ขนาดวิดีโอ: 1280 X 720853 X 480640 X 360
แสดงแผงควบคุมโปรแกรมเล่น
เล่นอัตโนมัติ
เล่นใหม่
最後に論文を例として解説していただける点が素晴らしいです。例え話もわかりやすいです。これからも沢山動画をあげて下さい！
コメントどうも有難うございます！本日ようやく新しい動画を上げましたが、論文の例と例え話をまた適宜盛り込みながら作らせていただきました。楽しんでいただけましたら幸いです。これからも地道にではありますが動画を少しずつ上げていきますのでまたよろしくお願いします。
声がかわいいです！聞きやすく話しが入って気易かったです。
ありがとうございます！いつも録音設定で四苦八苦しているのでそう言っていただけると嬉しいです！！もっと可愛くできるように頑張ります🧜♀
QC検定の勉強をしていますが、参考書ではサラッと解説しているところを、例を入れて丁寧に解説してくださっているので、理解しやすくとても分かりやすいです！ありがとうございます✨
凄く勉強になりました❗️ありがとうございました。
嬉しいコメントありがとうございます！！！
素晴らしいです。面白い。ほとんどの統計の解説は式の変換プロセスを見せているだけ。
コメントありがとうございます！大変恐縮です。ご期待に添えるような動画を作れるように今後も頑張ります。
結局は「求められた効果が出ているかをデータから読み取りそれの真偽を見抜く」ことが重要なのですね。
分かりやすいです。ありがとうございます😊
初心者向けに統計的仮説検定を解説してくれる動画を探していてこの動画を見つけたのですが、１点、初心者に誤解を与えてしまう可能性が部分があり、コメントさせていただきます。 気になった部分は「P値が小さくなる場合、「1.標本サイズが大きい」」「小さいP値を見たときは注意が必要」と記載のある部分で、これは「標本サイズが大きすぎるのはよくない」という誤解を与えてしまう気がしました。そもそも、「サンプルサイズが大きすぎて悪い」というのは、数理統計分野（※私はベイズ統計・機械学習の人）ではあまり聞くことがありませんでした。そのため、サンプルサイズが大きくなることで誤った結論が統計的有意として認められてしまうことがあるケースについてネットで、調査しました。その結果、サンプルサイズが大きすぎて誤った結論が導かれるケースとして、紹介されているものの、ほとんどが以下の２つのパターンだ、ということが判明しました。1, そもそも帰無仮説が間違っているため、サンプルサイズが増えたときに、その間違いが結果として現れる2, 標本データ自体に偏りがあるため、サンプルサイズが増えたときに、その偏りが結果として現れる２つ目のパターンについては、すでに動画内の「バイアス」の項目で近いことが解説されているので特に問題ないと思います。しかし、１つ目のパターンについては、「帰無仮説またはそれをモデル化している確率モデルや統計手法」が間違っているのであり、「サンプルサイズが大きいこと」が直接の原因ではありません。よって、私の一意見ですが、「サンプルサイズが大きいこと」を問題視するわけではなく「その統計的仮説検定に使われた確率モデルまたは手法自体が間違っている可能性がある」と説明するべきだと考えます。長文失礼いたしました。
合わせて、信頼区間95%に関する動画も拝見させていただきました。そこで、投稿主の方は「一定の効果は確実にあるものの、臨床的に効果が軽微すぎて、ほとんど意味がないものもサンプルサイズが大きすぎることによって統計的仮説検定によって検知されてしまうこと」を問題視されているように思えました。私自身医学に詳しくないので知らなかったのですが、どうやら医学の分野の統計学の利用目的は、「偶然ではないことを示す（統計的有意性）」だけではなく、「その効果の大きさを測定する（効果量）」まで含まれているらしいことを理解しました。個人的に、初学者が、これを見て誤解してほしくないという点は以下の２点です。１．（統計モデルも正しく、サンプルサイズも偏っていないという前提下で）サンプルサイズが大きくなって統計的に有意である、という結果が出る、ということは、「偶然ではないことを示す（統計的有意性）」という目的においては果たされている。（誤解を恐れずに言うのであれば、例えば、検証している薬は効果がある、と主張できる）２．しかし、医療統計の２つ目の目的、 「その効果の大きさを測定する（効果量）」という目的は果たされていない。（誤解を恐れずに言うのであれば、例えば、検証している薬は効果があるけど、その効果の大きさは他の統計量を計測しないとわからない、ということ。ただ１つ目の目的は果たされているので、実験が間違っているわけでも、仮説検定に意味がないわけでもありません。）
数理統計の観点から興味深いコメントをいただき誠にありがとうございます。サンプルサイズの点についてですが、医療統計においては "over-powered study" という概念があります。過剰なサンプルサイズで臨床試験を組むことはコストや倫理の観点から問題だという考えです。実際、臨床的に意義のない小さな効果をわざわざ大規模な試験で（＝よい推定の精度で）示したとして、その介入は現場の医療にプラスにならず無意味とみなされます。こうした考え方は医療統計において under-power 同様に重要な概念であり、この動画の中でも取り上げさせていただきました。なるべく敷居を低くするため短い動画にまとめている都合上、医療分野における観点の紹介を優先した構成にしおり，その他の初学者に誤解を生んでしまっていたら申し訳ございません。多くの不足があることは承知しておりますが、今後も質の向上を努めたいと考えておりますので、何卒ご指導を頂けますと幸甚です。
とてもわかりやすかったです☺️ありがとうございます！
有難うございます。そう言って頂けるとまた次の動画作成の励みになります！今後ともよろしくお願いします。
とても勉強になりました。一つ質問したいのですが。論文を読んでいるとP interaction という項目があります。これはどのように考えれば良いのでしょう？副次評価項目で出てきた値です。同じP値なのでしょうか？すいません、調べても分からず質問させて頂きます。
動画をご視聴いただきありがとうございます。動画の内容からは少し離れますので誤りがありましたら申し訳ありません。具体的な論文の内容にもよりますが、通常P_interactionはサブグループとして分けた場合に有意な交互作用があるかどうかを判定する場合に用いられていると思われます。例えばある遺伝子変異がある群とそうでない群、高血圧がある群とそうでない群などそれぞれの結果に有意な差が生じているかどうかなどですね。ただ、その場合も多重検定と検出力の問題が出てくるといえます。あまりに多数のサブグループにおいて交互作用を調べた場合、αエラーが起こりえますし、各サブグループは通常もともと差を検出するのに十分なサンプルサイズとなっていないので、βエラーも起こります。あくまで探索的な仮説検定といってよいのではないでしょうか。
動画で出てくる白黒の可愛い人間たちはどこの素材から取ってきてますか？使いたいなと思ってます。
ご質問ありがとうございます。Vyondという有料のアニメーションツールを使っています。使い勝手は良いですがそれなりにお値段が張ります笑ちなみに利用される場合は英語版のサイトから直接契約された方が安いです。
最後に論文を例として解説していただける点が素晴らしいです。例え話もわかりやすいです。
これからも沢山動画をあげて下さい！
コメントどうも有難うございます！本日ようやく新しい動画を上げましたが、論文の例と例え話をまた適宜盛り込みながら作らせていただきました。楽しんでいただけましたら幸いです。これからも地道にではありますが動画を少しずつ上げていきますのでまたよろしくお願いします。
声がかわいいです！聞きやすく話しが入って気易かったです。
ありがとうございます！いつも録音設定で四苦八苦しているのでそう言っていただけると嬉しいです！！もっと可愛くできるように頑張ります🧜♀
QC検定の勉強をしていますが、参考書ではサラッと解説しているところを、例を入れて丁寧に解説してくださっているので、理解しやすくとても分かりやすいです！
ありがとうございます✨
凄く勉強になりました❗️ありがとうございました。
嬉しいコメントありがとうございます！！！
素晴らしいです。面白い。ほとんどの統計の解説は式の変換プロセスを見せているだけ。
コメントありがとうございます！大変恐縮です。ご期待に添えるような動画を作れるように今後も頑張ります。
結局は「求められた効果が出ているかをデータから読み取りそれの真偽を見抜く」ことが重要なのですね。
分かりやすいです。
ありがとうございます😊
初心者向けに統計的仮説検定を解説してくれる動画を探していてこの動画を見つけたのですが、１点、初心者に誤解を与えてしまう可能性が部分があり、コメントさせていただきます。
気になった部分は「P値が小さくなる場合、「1.標本サイズが大きい」」「小さいP値を見たときは注意が必要」と記載のある部分で、これは「標本サイズが大きすぎるのはよくない」という誤解を与えてしまう気がしました。
そもそも、「サンプルサイズが大きすぎて悪い」というのは、数理統計分野（※私はベイズ統計・機械学習の人）ではあまり聞くことがありませんでした。
そのため、サンプルサイズが大きくなることで誤った結論が統計的有意として認められてしまうことがあるケースについてネットで、調査しました。
その結果、サンプルサイズが大きすぎて誤った結論が導かれるケースとして、紹介されているものの、ほとんどが以下の２つのパターンだ、ということが判明しました。
1, そもそも帰無仮説が間違っているため、サンプルサイズが増えたときに、その間違いが結果として現れる
2, 標本データ自体に偏りがあるため、サンプルサイズが増えたときに、その偏りが結果として現れる
２つ目のパターンについては、すでに動画内の「バイアス」の項目で近いことが解説されているので特に問題ないと思います。
しかし、１つ目のパターンについては、「帰無仮説またはそれをモデル化している確率モデルや統計手法」が間違っているのであり、「サンプルサイズが大きいこと」が直接の原因ではありません。
よって、私の一意見ですが、「サンプルサイズが大きいこと」を問題視するわけではなく「その統計的仮説検定に使われた確率モデルまたは手法自体が間違っている可能性がある」と説明するべきだと考えます。
長文失礼いたしました。
合わせて、信頼区間95%に関する動画も拝見させていただきました。
そこで、
投稿主の方は「一定の効果は確実にあるものの、臨床的に効果が軽微すぎて、ほとんど意味がないものもサンプルサイズが大きすぎることによって統計的仮説検定によって検知されてしまうこと」を問題視されているように思えました。
私自身医学に詳しくないので知らなかったのですが、
どうやら医学の分野の統計学の利用目的は、「偶然ではないことを示す（統計的有意性）」だけではなく、「その効果の大きさを測定する（効果量）」まで含まれているらしいことを理解しました。
個人的に、初学者が、これを見て誤解してほしくないという点は以下の２点です。
１．（統計モデルも正しく、サンプルサイズも偏っていないという前提下で）サンプルサイズが大きくなって統計的に有意である、という結果が出る、ということは、「偶然ではないことを示す（統計的有意性）」という目的においては果たされている。（誤解を恐れずに言うのであれば、例えば、検証している薬は効果がある、と主張できる）
２．しかし、医療統計の２つ目の目的、 「その効果の大きさを測定する（効果量）」という目的は果たされていない。（誤解を恐れずに言うのであれば、例えば、検証している薬は効果があるけど、その効果の大きさは他の統計量を計測しないとわからない、ということ。ただ１つ目の目的は果たされているので、実験が間違っているわけでも、仮説検定に意味がないわけでもありません。）
数理統計の観点から興味深いコメントをいただき誠にありがとうございます。
サンプルサイズの点についてですが、医療統計においては "over-powered study" という概念があります。過剰なサンプルサイズで臨床試験を組むことはコストや倫理の観点から問題だという考えです。実際、臨床的に意義のない小さな効果をわざわざ大規模な試験で（＝よい推定の精度で）示したとして、その介入は現場の医療にプラスにならず無意味とみなされます。こうした考え方は医療統計において under-power 同様に重要な概念であり、この動画の中でも取り上げさせていただきました。
なるべく敷居を低くするため短い動画にまとめている都合上、医療分野における観点の紹介を優先した構成にしおり，その他の初学者に誤解を生んでしまっていたら申し訳ございません。多くの不足があることは承知しておりますが、今後も質の向上を努めたいと考えておりますので、何卒ご指導を頂けますと幸甚です。
とてもわかりやすかったです☺️
ありがとうございます！
有難うございます。そう言って頂けるとまた次の動画作成の励みになります！今後ともよろしくお願いします。
とても勉強になりました。
一つ質問したいのですが。
論文を読んでいるとP interaction という項目があります。
これはどのように考えれば良いのでしょう？副次評価項目で出てきた値です。
同じP値なのでしょうか？
すいません、調べても分からず質問させて頂きます。
動画をご視聴いただきありがとうございます。動画の内容からは少し離れますので誤りがありましたら申し訳ありません。具体的な論文の内容にもよりますが、通常P_interactionはサブグループとして分けた場合に有意な交互作用があるかどうかを判定する場合に用いられていると思われます。例えばある遺伝子変異がある群とそうでない群、高血圧がある群とそうでない群などそれぞれの結果に有意な差が生じているかどうかなどですね。ただ、その場合も多重検定と検出力の問題が出てくるといえます。あまりに多数のサブグループにおいて交互作用を調べた場合、αエラーが起こりえますし、各サブグループは通常もともと差を検出するのに十分なサンプルサイズとなっていないので、βエラーも起こります。あくまで探索的な仮説検定といってよいのではないでしょうか。
動画で出てくる白黒の可愛い人間たちはどこの素材から取ってきてますか？
使いたいなと思ってます。
ご質問ありがとうございます。Vyondという有料のアニメーションツールを使っています。使い勝手は良いですがそれなりにお値段が張ります笑
ちなみに利用される場合は英語版のサイトから直接契約された方が安いです。