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統計解析、手法を決める手順は?検定の選び方

統計をしなくてはならない、避けては通れない状況だ、

解析ソフトは使えるが、何を調べているか実はわかっていない、

何をしたいかイメージはある、でも検定手法の選び方がわからない、、

そんな「もやっと統計初学者」「その話をしないで統計アレルギーさん」が実はとても多いこと、私はよく存しております。

私はもやっとのほうでした笑

過去どこかで書いた記憶がありますが、統計の本は実に難しいです。

特に数学的な説明から始まる本は、本を読む前にベースとしてもっていなければならない知識が、「理系」の方もしくは「文系」だけど数学をよく勉強してきた!方に限られています。

関数を扱う際に出てくる斜めのギリシャ文字(β、η、λなどなどなど…)、それから∑とか!

こんなん出てきたら早々に挫折しますよね。。

もちろん、根本から理解するに越したことはないです。

いまある解析手法はすべてがそれぞれの考えかたによって計算式が作られているのですからね。

でもそこは数学者・統計学者の専門領域ですので、「統計の今ある手法を使って解析する」たまに必要不可欠な知識ではありません。

では何がわかっている必要があるかというと、、

まずはそのデータで・その研究で、一体何を調べたい・明らかにしたいのかを明確にしておくことです。

研究初心者であればその「調べたい・明らかにしたい」は必ず文字に起こして常に見えるところに置きましょう。

「調べたい・明らかにしたい」は、「仮説検証型」の研究における大事な大事な「仮説」になります。

どんなことを調べたい時に統計解析が使えるか~比較・関連・因果・分類…~

それがクリアなら、お次には、その「何をしたいか」を調べる検定がなにがあるかをザっと書き出しましょう。

「調べたいこと」別の解析手法が紹介されている本があると思います。

まあたくさん出てきますよ。

でもそのうちの1つを選択する方法は、もしも「グループの比較をしたい」ならば、

比較に使いたいデータの数とか種類とか分布とか、〇と▲2つの比較なのか、〇と▲と◇の3つの比較なのかとか、

比較したいグループが対応しているか否かとか(同じ被験者が2回検査した➡対応あり、被験者を2つのグループにわけた➡対応なし)、、

だいたいがそれだけみれば検定手法が絞り込めます。

そのために必要なのは、

  • データの数や分布を表現する方法(平均・中央・標準偏差とかの記述統計、分布・ヒストグラムの知識)
  • 解析に使いたいデータの種類(~尺度、~変数)

このあたりの知識ですね。

これらは統計入門の本には必ず出てきますよ。

そして、実際に解析すると、結果を読み取る必要が出てきます。

この時に必要なのが「有意水準=p値」。

このあたりの知識ですよ。

p値とは?についてはまた書きましょう。

そもそもなぜ統計解析が必要なのか?平均値・中央値・標準偏差…

統計に使うデータの種類~質的・量的データ、名義・順序・間隔・比例尺度~

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