このサイトは、サイト名の通り統計学の「備忘録（メモ）」として作成しています。掲載している内容は、主に既に公開されている知識を整理・再構成したものであり、新たな理論や発見を提示するものではありません。AIも活用しながら、理解しやすい形で情報をまとめています。
注意！解析結果の解釈について
本サイトでは、解析方法の理解を目的として結果の一例を示すことがあります。しかし、実際の解析では、研究目的やデータの特性に応じて適切な手法の選択や解釈が求められます。そのため、各自のデータ解析および結果の解釈については、統計学に精通した指導者と十分に検討した上で慎重に行ってください。
このサイトの目的
このサイトでは、Rを活用しながら統計学の基礎を学び、リハビリテーションに関する研究や学会発表、さらに日々の臨床業務に応用可能な解析技術を習得することを目的としています。セラピストを目指す学生にとっても、ゼミナール学習などで活用できる実践的で充実した内容の提供を目指しています。
本サイトでは、リハビリテーション研究に必要な統計学の基礎、とくにデータ解析、データマイニング、データの可視化に重点を置き、RおよびAIを用いた臨床データの解析手法について解説しています。
なお、確率関数、期待値、分散などの数学的な導出については、多くの文献やウェブサイトで詳しく解説されているため、本サイトでは必要に応じてポイントを整理するにとどめ、詳細はそれらの資料を参照することを推奨します。
Rもデータ解析もどちらもなんだか難しそう
多くの方が「Rやデータ解析は難しい」と感じているかもしれません。私自身も若い頃は、統計ソフトを使うこと自体が容易ではなく、職場に統計ソフトが整備されていない時代を経験してきました。また、統計解析にはどこか敷居の高いイメージがありました。
しかし現在では、パソコンがあれば誰でも無料で統計ソフトであるRを利用でき、比較的手軽に統計解析を行うことが可能になっています。総務省も小中学校向けの補助教材としてRの活用を推奨しており、学習環境は大きく変化しています。
Rには独自の文法や操作方法があり、最初は戸惑うかもしれませんが、毎日少しずつ触れていくことで確実に力が身についていきます。Rを使いこなせるようになれば、解析作業は格段に効率化され、データに基づいた考察がより身近なものになるでしょう。
やさしい統計学などありません
AIの発展により、プログラミングの経験が少ない方でも比較的容易にコーディングができるようになり、Rの習得も以前に比べて身近なものとなりました。しかし、Rが出力する結果を正しく解釈するためには、統計学の基礎知識が不可欠です。
p値（p < 0.05）だけを追い求める「有意差検定至上主義」に立てば、統計解析は一見単純に思えるかもしれません。しかし実際には、「やさしい統計学」というものは存在せず、解釈を安易に簡略化することで誤った結論に至るリスクが高まります。いわゆる“簡単にわかる”ことを強調した教材もありますが、信頼性の高い教材ほど本質的に難しさを含んでいます。
本サイトでは、基礎から応用に至るまで、必要最小限の数式を用いながら統計学の理解を深めることを目指しています。あわせて、Rを用いたサンプルデータの解析手順や図の作成方法を紹介し、実践的に学べるよう工夫しています。
理解が難しい部分やお気づきの点がありましたら、ぜひコメント欄でご指摘ください。内容は随時更新していきます。
実際にRを操作し、AIも活用しながら学習を進めていくことが重要です。本サイトが、リハビリテーション研究に必要な統計学の習得の一助となれば幸いです。
お気に入りのサイト（とてもとても勉強になります）
よくつかう本
- 統計学入門, 東京大学教養学部統計学教室（編）、東京大学出版会
- 改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定2級対応 統計学基礎、日本統計学会（編）、東京図書株式会社
- 丹後 俊郎・松井 茂之(編); 新版 医学統計学ハンドブック, 朝倉書店, 2018
- 坂巻顕太郎、篠崎智大 (監修); 生物統計学の道標 研究デザインから論文報告までをより深く理解するための24講, 一般財団法人 厚生労働統計協会, 2023
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管理者：吉田勇一
所属：九州看護福祉大学リハビリテーション学科
職種：理学療法士