2022保健師国家試験対策・保健統計(統計学)
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- เผยแพร่เมื่อ 26 ส.ค. 2024
- 2022保健師国家試験対策の動画です。
「保健統計」の分野です。
問題を解きながら解説します。
一部、保健師以外の医療専門職の試験にも対応しています。
動画で使用している問題はこちらです。
docs.google.co...
1:21 データの種類
7:06 グラフの種類
16:00 正規分布
25:03 その他の分布
38:37 代表値と散布度
46:02 その他の統計指標
54:08 相関と回帰
1:00:52 統計的検定
1:09:34 調査と統計手法
間違い等があればコメント欄でお知らせください。
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#助産師
#臨床検査技師
#診療放射線技師
#理学療法士
#作業療法士
#管理栄養士
問2の4の答えですが、円グラフなのでAが答えではないでしょうか
返信遅くなってすみません!そうですね!問2の4は円グラフ、Aです!
初めて分かりました😭神様です…!
おお、お役に立てたなら幸いです!勉強がんばってください!👍
とても分かりやすかったです!
理解が深まったので、今からもう一度テキストで問題を解いてみようと思います。ありがとうございました!
コメントありがとうございます!統計学の説明ってなかなか難しいのですが、もしうまく伝わったなら良かったです!また何かありましたら、いつでもお知らせください👍
とてもわかりやすかったです。ありがとうございました😊
説明がなかなか難しい分野ですが、お役に立てたなら良かったです!😀
変動係数の説明がとてもわかりやすかったです理解できました。ありがとうございます🙇♀️
コメントありがとうございます!キノコの相場はよくわかっていませんが、説明が伝わったなら良かったです!試験頑張ってください!
いつも動画アップありがとうございます!公務員試験の参考にさせていただいております❣
細かいところなのですがら50分あたりの指標の単位について、分散と標準偏差は、RB.QBでは単位ありになってました、!💦
ご指摘ありがとうございます!調べてみたら「分散にも標準偏差にも単位はあるが、実質的に意味がなく省かれることが多い」ということでした。研究者間での会話でもいつも単位を省いて話しているので(自分の周りだけかもですが)、てっきり単位はつけないと思い込んでいました・・(汗)
「実質的な単位の意味」としては、分散にはあまり単位をつける意味はないけど、標準偏差にはありそうですね。
勉強になりました!ありがとうございます!
とてもわかりやすい動画で助けていただいてます!109回保健師国家試験を受ける者です。中央値の数え方?見つけ方がわからないのですが、教えていただけたらありがたいです!!
中央値はデータを小さい順(または大きい順)に並べて真ん中に来る値です。
例えばデータが2,5,6,8,10なら中央値は6です。真ん中の値(ここでは3番目)。データの個数が奇数の場合と偶数の場合でちょっと求め方が違います。
奇数の場合:データが99あるとします。その場合は2で割って繰り上げた値が中央値の順番になります。99÷2=49.5なので繰り上げて50番目のデータが中央値。
偶数の場合:中央に来る値が二つあるので、この二つの平均値が中央値です。データが100あるとします。100÷2=50番目、これとその次の51番目の値を使います。例えば50番目の値が200で51番目が300だとします。(200+300)÷2=250が中央値。
ただ奇数偶数の話はちょっとややこしですし、国試でそこまで細かく聞かないと思うので「奇数の場合」を頭に入れておけば問題ないかと思います!
ご返信ありがとうございます。はずれ値がある時も、同様に考えて良いのですか?
@@ccc24ccc24 はい。平均値の場合は外れ値の影響を受けますが、中央値の場合は影響をほぼ受けません。外れ値がある時にこそ中央値を用います。
回帰係数のX軸とY軸について具体的にどのようなものがあるのか教えて欲しいです!!
べたな例で挙げるとX軸に気温、Y軸にアイスの売り上げ、なんて例がよくあります。気温が高くなるほど(X軸の値が大きいほど)、アイスの売り上げが大きくなる(Y軸の値が大きくなる)とか。他にこんなサイトがありました、X軸に教育歴、Y軸に賃金とした例です。ちょっと数式がややこしいですが、図だけみたらわかるかもです。www.nli-research.co.jp/report/detail/id=58670?pno=2&site=nli
ありがとうございます!!
統計学をやっていますが、二つのデータがある時にどの検定を使うかと言うことが分かりにくく、何か参考になる資料があれば教えてほしいです!!
@@user-be2gn7ud6g みんなが悩むやつですね!わかりやすいの探してまた返信しますね!
お待たせしました!
検定ですが、分類の仕方が多岐にわたるので3つほどサイトのリンクを載せておきます。
なかなかスパッとわかる資料ではないかもですが、もし追加でご質問あればお待ちしています。
(統計学活用支援サイト)
www.statweb.jp/method/sentaku-houhou
このサイトの補足です。
「平均値・代表値」の検定は連続変数(量的データ)で、その中でも正規分布するデータを扱っているなら(例えば身長とか?)「パラメトリック検定」ですし、正規分布しないデータ(アンケートのリッカート尺度とか?)であれば「ノンパラメトリック検定」になるかと思います。「比率」のところはカテゴリカル変数(質的データ)の検定になりますが、いずれもクロス集計に扱う形になると思われ、実際のところ比率の差の検定よりは「カイ二乗検定」もしくは、その仲間の検定になると思います。
統計は大きく分けて、差を測るタイプ(平均値の差とか)と関連を測るタイプ(相関とか)がありますが、このサイトに書かれているのは「差を測るタイプ」に適応する検定です。
(ブログ・検定方法の選び方)
corvus-window.com/select_hypothesis_testing_by_sanplenum/
このサイトの補足です。
こちらのサイトの図も、いずれも「差を測るタイプ」の統計に用いる検定と思われます。「カテゴリー」の群はカテゴリカルデータの検定について分類していますが、「その他」の方は「連続変数」または、「連続変数じゃないんだけど、それっぽく扱いたいデータ(アンケートのリッカート尺度とか?)」に使う検定だと思います。
(統計テストの選び方(新谷歩))
www.igaku-shoin.co.jp/paper/archive/y2011/PA02927_03
こちらは書籍の一部を紹介している記事かも知れません。
「差」と書いてあるところは、上記二つのサイトと同じ内容が書かれていると思います。「相関」のところは先ほど書いた「関連を測るタイプ」のうちの、「相関」ということになります。「関連を測るタイプに相関以外に何がある?」と聞かれるなら、回帰分析の偏回帰係数の有意性の検定があります(偏回帰係数がゼロであるか否か?を検定)。