統計学の面白さと仕組み
-統計データを正しく解釈するための手助けをいたします-
こちらのページでは、論文などを読む際に必要とされる統計学(Statistics)について触れていこうと思います。こちらでは、元データの特徴について、代表的な検定手法における統計処理の流れについて、実際の文献での統計データの読み方について、などに関する記事を作成していきたいと思います。

上記は統計を勉強する際に一番初めに知っておきたい内容になります!
そして、こちらを基に実習や研究などで必ず取り組むことになるであろう文献調査やエビデンスレベルの考察などに繋げていってもらえればと考えております。

また、統計処理の流れを少しでも知っておくと以下のようなメリットがあると筆者は考えています。
- 統計処理から検定の目的が予測できる
- 実際に統計の結果を見た時に元データの特性について逆算的に考える事が出来る
- 論文の内容を正しく解釈できる
統計について、なるべく数式を使わずに説明していきたいと思いますが完全に数式をゼロにする訳にはいきません。というのも、数式には統計処理についての多くの情報が込められています。このため、最低限の数式とある程度仲良くなる必要があると言えるでしょう。ただ、高校数学のように難しい公式を覚え、導出し、計算させられるという訳ではありません。
※統計における考え方

こちらの記事では、なるべく難解な数式は避けつつも、統計データの解釈に必要な最低限の式の解釈方法などをご紹介させていただこうかと思います。
各種検定の仕組み

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※作成予定
・分布、確率密度関数
・標準偏差、標準誤差、信頼区間
・p値の算出(積分処理)
・精度、誤差
・主なノンパラメトリック検定の計算
・主なパラメトリック検定
・AIと統計学の関わり
実際の論文での例

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練習問題

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