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）。