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産業保健職のための疫学・統計

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産業保健職が集団のデータを分析する場合に知っておきたい知識をまとめていきます。
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記事一覧

運動をすると、不健康になる?横断データ分析の罠

この記事は、産業保健職が自社の健康診断データを分析するときに知っておくとよい概念について…

がく
3か月前
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産業保健職のための疫学・統計学:基本事項1‐感度・特異度

とある学会で、新しい検査を提案する企業ブースが展示されており、感度と特異度がさいっこーに…

がく
10か月前
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産業保健職のための疫学・統計学:基本2‐陽性的中率・検査前確率

ここまでの話 感度・特異度という検査性能について先の記事で解説しました。ただ、感度と特異…

がく
10か月前

産業保健職のための疫学・統計学‐バイアス1:ヘルシースクリーニー効果

産業保健職として施策を考える場合に、何かしらの介入を検討して、関係者各位を巻き込んで手を…

がく
10か月前
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産業保健職のための疫学・統計学‐バイアス2:リードタイムバイアス

スクリーニング検査、特にがんの早期発見を目標にして施策を実施するときに評価をどのようなも…

がく
10か月前
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産業保健職のための疫学・統計学‐バイアス3:レングスタイムバイアス・過剰診断バイア…

レングスタイムバイアスと過剰診断バイアスと呼ばれるバイアスについてをまとめて解説していき…

がく
10か月前
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産業保健職のための疫学・統計学‐データの分析手法:t検定はやめておこう!‐分布

産業保健に関わっていると、二つの集団に差があるか?という疑問によく遭遇します。集団の平均に差があるかを調べるときに、t検定という手法を聞いたことがあるかもしれませんが、t検定は現実世界のデータを扱う産業保健職にとってはあまり必要のない手法(といいますか、使いにくい手法)です。 とは言え、t検定の仕組みを理解する過程で、統計の勉強がすごくできるので、まずはt検定がなにをしているのか、そしてそれが使えないということを理解していただく内容の記事を書いていこうと思います。 結構気

産業保健職のための疫学・統計学‐データの分析手法:t検定はやめておこう!2‐t分布…

一つ目の記事では分布と正規分布の話をしました。ここからはt分布を利用したt検定について考え…

がく
9か月前
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産業保健職のための疫学・統計学‐データの分析手法:t検定はやめておこう!3-t検定は…

ここまでの一連の記事で、t検定について解説してきました。この記事では締めくくりとして、t検…

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がく
9か月前
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産業保健職のための疫学・統計学‐データの分析手法:重回帰分析-1データに線を引こう…

この一連の記事は重回帰分析の仕組みについて解説するものとなります。重回帰分析の実際のやり…

がく
9か月前
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産業保健職のための疫学・統計学‐データの分析手法:重回帰分析-2調整を視覚的に理解…

重回帰分析をイメージで理解していくための一連のシリーズの2本目の記事となります。ここでは…

がく
9か月前
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産業保健職のための疫学・統計学‐データの分析手法:重回帰分析-3重回帰分析の結果を…

重回帰分析について解説してきたこのシリーズですが、この記事では重回帰分析結果の読み方につ…

がく
9か月前
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産業保健職のための疫学・統計学‐データの分析手法:重回帰分析-3重回帰分析の結果を…

一つ前の記事の続きです。この記事では標準誤差、95%信頼区間について解説していきます。 真…

がく
9か月前
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産業保健職のための疫学・統計学‐データの分析手法:重回帰分析-3重回帰分析の結果を理解する3(決定係数)

重回帰分析の結果を理解するシリーズの最後の記事です。この記事では決定係数とよばれる指標について解説していきます。 モデルはデータをどれくらい説明できるか?ここまでの記事は、データに対して線を引くための数式(モデルと今後は呼びます)の結果、一つ一つの変数について推定値や95%信頼区間についての話をしてきました。 ここからは、モデル全体がどれくらいデータを説明できているかの指標として、決定係数と呼ばれるものについて解説していきます。決定係数はRの実行結果では、以下の青い資格で

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