【読書メモ】西内啓『統計学が最強の学問である』8
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第5章 ランダム化できなかったらどうするか?
実験だけでなく、観察でも、統計学は大きな力を発揮する
喫煙とがんの因果関係
→「ケースコントロール研究」と呼ばれるデータの取り方が重要疫学におけるケース:症例(関心のある病気となった患者)
コントロール:比較対照
→比較対照:関心のある疾患とリスク要因の有無以外は条件が似た人
→層別解析:調査対象とした患者と同様の人間を集めて男女別や年代別で区切ったグループごとに比較フィッシャーの反論:「同様と考えられるグループ内で層別解析した」としても、厳密に同様な集団間での比較なんてありえない(「同様」にできるのは、人為的に「同様」となるように揃えた条件だけ)
ケースコントロール研究:「結果」が出てから過去を調査するやり方
コホート研究:結果が出る前から集団を継続的に調査するやり方
疫学的手法はランダム化比較実験に劣るのか?
疫学研究から示されたリスクの大きさは「ランダム化比較実験とあまり結果に差がない」(高度な統計手法によって、適切な条件の調整を行うことができているから)
感想
統計学で問題になってくるのは、科学的な厳密さをどこまで追求するか、という点ではないかと思います。何かを決定するためにデータを統計分析するには、ある種の「諦め」が必要になることがわかりました。
データを取るときはさまざまな制約があります。それを踏まえて、科学的な厳密さをどこまで追求するか、を知りたいと思いました。
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