HAD：フリーの統計プログラム | Sunny side up!
フリーの統計分析プログラムHADについて書いた記事です。 HADは，Excelで動くフリーの統計分析用プログラムです。基礎的な分析から統計的検定，そして分散分析，回帰分析，一般化線形モデル，因子分析，構造方程式モデル，階層線形モデルなどの多変量解析が実行できます。 HADを使った心理統計の本が出版されました！ ◆HADとは HADについて説明しています。HAD利用前に、必ずこの記事を読んでください。 ◆HADのダウンロード ※リンク先をOneDriveに変えました。 もしリンクがつながらない場合や前のバージョンが欲しい場合は，清水まで連絡ください（simizu706あっとまーくnorimune.net）。 HADの使い方を習得するのに適したサンプルデータも用意しています。 ◆HADの利用についてよくある質問 HADについてよくある質問とその回答をまとめました。順次増やしていきます。 ◆HA
統計学テキスト
統計学テキスト 公開ページ このテキストは，京都女子大学現代社会学部の講義「統計学」，および佛教大学通信教育部の数学教員養成課程「確率論」の教科書として使っていたものです。出版するには受講者数が少なすぎるをよいことに，細かい改訂を繰り返して現在の形になっています。 「数式がちゃんと書いてある文系向けの統計のテキスト」がほしかったということで，講義のテキストに使ってくださっている ところもあり，とても喜んでいます（理系や技術系でもこのテキストは使えるらしく，ありがたいコメントをいただいています）。 利用の条件等は本文の「まえがき」をごらんください。(小波秀雄) 「統計学入門」 関連URL 公開時の日記 「統計学入門」ダウンロード 2020年末時点の版もダウンロードできます 新しい版をダウンロードするときには，その前にブラウザで「再読み込み」をしてください． 更新履歴 2013/03/11:公
標準誤差とは何なのか。95％信頼区間から分かる推定精度のおはなし【視聴率を調べる手法】｜アタリマエ！
テレビ番組の視聴率を調査するとき、何千万という世帯すべてを調査するのは時間とコストがかかりすぎてしまうので、現実的ではありません。 そのため、一般的には600程度の世帯をランダムに標本抽出し、その600世帯の中での視聴率（標本平均）を調べることで全体の視聴率（母平均）が推定されています。 「たった600世帯の調査で信用できるの？」と思うかもしれませんが、恣意性なく完全にランダムに標本抽出したのであれば、600世帯の標本平均はほぼ「母平均との誤差が約2%ポイントから4%ポイント以下におさまる」ことが分かっています。 このような、標本抽出にともなう誤差のことを標本誤差と言います。全体の視聴率が20％なら、600世帯の中での視聴率は95％の確率で約16.8％～23.2％の中におさまります。 小さな誤差とは言い難いですが、コストと実用性を天秤にかけて「600世帯の中での視聴率（標本平均）」を「全体
過剰診断が増えても死亡率は減りません。
死亡率とは、一定期間における死亡数を全人口で割ったものです。年間１０万人当たりや年間１０００人当たりで表現されます。たとえば、人口１億人の国で１年間に甲状腺癌で死んだ人が１０００人だったとすると、その国の甲状腺癌の死亡率は1（人口10万対）です（1000/１億×10万＝1）。 さて、甲状腺癌の中には治療をしなくても、死亡させたり症状を引き起こしたりしないものあります。そういう癌を診断することを過剰診断と言います。過剰診断された癌を治療しても甲状腺癌の死亡率は変化しません。みなさん、わかりますよね？ 続きを読む
ダメな統計学：目次｜Colorless Green Ideas
2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』に大幅に加筆したものだ。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 ここに公開する『ダメな統計学』は、アレックス・ラインハート (Alex Reinhart) 氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。この文章は全部で13章から構成されている。詳しくは以下の目次を参照されたい。 はじめに データ分析入門 検定力と検定力の足りない統計 擬似反復：データを賢く選べ p値と基準率の誤り 有意であるかないかの違いが有意差でない場合 停止規則と
相関係数の大小は相関の有無とは全く関係ない件について。
話題になった日経のトンデモグラフに対する突っ込みで、相関係数には言及してもp値、有意水準についての言及は少なく、勘違いしている人が多いのではないか？と感じたのでブラッシュアップも兼ねてまとめました。
ハンバーガー統計学にようこそ！
｜向後研究室ホームへ｜次へ→ ハンバーガーショップで学ぶ 楽しい統計学 ──平均から分散分析まで── Web独習教材「ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学《にようこそ！ この教材は、実際に大学の授業で使用したものです。それを一般公開しますので、どうぞお役立てください。 下のメニューに従って１章から７章まで順番に学習していくと、平均から分散分析までを習得することができます。大学の卒業論文レベルで使う統計学として、きっと役立つことでしょう。なお、相関（相関から因子分析まで）については、姉妹編の「アイスクリーム屋さんで学ぶ楽しい統計学《が公開されています。 さあ、がんばって進めていきましょう。 教材メニュー
WEBで読める統計関係の良質な資料 - Interdisciplinary
私がよく参考にする所を三箇所紹介します。いずれも、説明が極めて明瞭で、論理的な整合性や用語の丁寧な使い方を志向している所に好感が持てるサイトです。 ▼Econom01 Web Site, Sophia University, Tokyo, Japan 上智大学の大西博氏のサイト。私が統計関連で最もよく参照する所です。説明の仕方の明瞭さや、具体例を用いた解説がとても良いと思います。確率統計の一つ一つの概念について、大変丁寧に説明されています。たとえば、「相関（および因果関係）」については、 ２つの変数の同時分布と、その条件付き分布は、変数の間の数量的結び付きを示しています。この数量的結び付きは、統計的頻度分布として観察されるものであり、現象の背後にある実態的な「関係」や「構造」から導かれる法則性を必要としません。 例えば、人間の身長と体重とは密接な統計的分布関係を持っていますが、両変数を決定
信頼区間って何？
「95%信頼区間とは，真の値が入る確率が95%の区間のことです」というような説明をすることがあります。私も，一般のかたに説明するときは，ついそのように言ってしまうことがあります。でも本当は真っ赤なウソです。主観確率を扱うベイズ統計学はここでは考えません。 正規分布では，ウソの考え方をしても結論が同じになることがあるので，ここではわざと，左右非対称なポアソン分布を考えます。 ポアソン分布とは，1日に起こる地震の数，1時間に窓口を訪れるお客の数，1分間に測定器に当たる放射線の数などを表す分布です。平均 $\lambda$ のポアソン分布の確率分布は次の式で表されます： \[ p_k = \frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!} \] $\lambda = 10$ のポアソン分布の確率分布をグラフにすると次のようになります（本当は右に無限に延びるのですが，$k = 30
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医学研究初心者のための やっぱりわかりにくい統計道場