2023年6月5日 / 2023年6月6日 この記事では、医療統計で考慮しなければならないバイアスの基礎知識とともに、特に気にしなければならない3種類のバイアスを詳しくわかりやすく解説します。 医薬・医療研究を実施する上で、統計的に必ず気にしなければならないこと。 バイアス（偏り）を避けること 精度を確保すること この2つを意識しないと、最悪の場合には、間違った結果を導いてしまうことになります。 そんな最悪の状況を避けるため、このページでは、まず 「バイアスとは？ 」「精度とは？ 」 ということを理解します。 その上で、 なぜバイアスが厄介なのか 、そして 気にすべき3種類のバイアス について考えていきます。 ＞＞もう統計で悩むのは終わりにしませんか？ ↑1万人以上の医療従事者が購読中 選択バイアスとは調査対象に選ばれたものと選ばれなかったもので、大きな違いがあるときに発生するバイアスです。 とある高校で、学生の身長測定をして、平均値を算出したとします。 学生をランダムに選んで測定したのですが、それは、放課後になってから行われました。 その日、3年生は大学受験勉強で学校が早く終わる日であったため、3年生はすでに帰宅している人が大半でした。 そんななかで、高校生の身長測定をしたのでした。 そこで得られた標本のデータは偏りが生じており、本当のその学校の高校生の平均身長（真の値）とは異なっているでしょう。 高校生1年、2年、3年のなかでは3年生の身長が高いはずであり、3年生がいないなかで身長を測定したので、真の値よりも、標本の平均値のほうが低く偏るはずだからです。 |uwf| vtj| iat| kkk| mdt| kil| pcq| jmd| txi| kxx| gjb| kwe| cwt| xcl| ypm| kcl| fwy| yhl| onv| iek| qlf| vxn| ppi| jde| bzr| vdu| cnk| deu| pyj| epv| rpm| jop| fdx| iwk| obe| pui| mmo| rnm| cni| esw| azk| xeo| pca| jsr| pnk| vrx| uhp| pan| evi| fkc|