統計学集中講座

　統計学は、研究をデザインする上で、また研究で得られたデータを解析する上で不可欠な手段となります。データ解析の中でも、特に有意差検定は、データから何らかの結論を導く上で、常に要求され、避けては通れない技術となっています。
　本セミナーでは、必要に迫られ日常統計処理を行っているが、 ⑴有意差検定法の理論的な背景を十分理解できない、 ⑵各種検定法の使い分けが分からない、⑶検定結果がデータ数に応じて変わることに疑念がある、 ⑷研究デザインにおいてデータ数の設定や対象の割り付けの仕組みが分からない、といった悩みをお持ちの方を対象として、多数の例題をもちいて分かりやすく解説します。
　実際には、統計学を正式には学んでいない方には、コンパクトな入門講座となるよう、また過去に統計学を学んだが理解があいまいな方には、総復習により知識を整理し理解を深める機会となるよう願って企画しました。
　特に、講義の最後１／３の部分（２日目）は、統計処理、特に有意差検定を行う上でよく問題となる、検定法の使い分け、多重比較ならびに多重検定に対する補正の考え方、研究デザイン時の必要データ数の設定法、データ数によって変わる有意確率Pの解釈などの話題について、具体的な例で解説を行い、日ごろの疑問にお答えします。
　なお、理解を深め実践力を身につけるために必須となるのが学習に使える統計ソフトの存在です。本セミナーでは、講師らが開発したStatFlexという汎用統計ソフトウエアの無料講習会バージョンを使って、有意差検定の使い方の実際と結果の解釈を学習し、その背景にある標本抽出理論を、分かりやすいシミュレーション機能をフル活用して体得していただきます。

　バイオサイエンスの研究は、大きく実験（確認試験）と調査（探索的解析）に分かれます。有意差検定は、実験的研究では重要な判断のよりどころとなりますが、調査研究では、常に多くの情報がからみ合うことから偏りが問題となります。
　さまざまな偏りの補正法がありますが、最もパワフルな手段が多変量解析です。近年の情報技術の急速な進歩で、PCと統計ソフトを使用することで、簡単に分析できる環境が整っています。しかしいざ使おうとしても、様々な手法が混然としており、その使い分けが難解で、お手上げという方も多いと思います。
また、多くの統計学書を見ても、日頃直面する問題に関する記述はほとんど見あたりません。
　多変量解析編では、まずバイオサイエンスにおける研究デザインを系統的に整理し、各デザインで生じうる偏りの事例を多数例示します。講義では、その制御に威力を発揮する重回帰分析・多重ロジスティック分析・Ｃｏｘ回帰分析の３つの多変量解析手法を紹介します。そして、各手法を使うとなぜ偏りを制御できるのか、各回帰モデルをどう構築すればよいのか、などの基本事項を講師独自の図式で平易に解説します。
　続いて、実用上常に問題となる、変数選択法・ダミー変数の作り方・交互作用の調べ方など、実践的なノウハウを、身近な事例をStatFlex を使用して処理しながらお伝えします。これらの体系的なカリキュラムを通して、本講座から、多変量解析各手法の意味を深く理解し、探索的データ解析の実践力を養っていただけるものと確信しています。

東京流通センター　第２会議室
〒143-0006　東京都大田区平和島6-1-1
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2010年7月17日（土）　基礎統計編
2010年7月18日（日）　基礎統計編
2010年7月18日（日）　多変量解析編
2010年7月19日（月・祝）　多変量解析編