Doctors’Picks医師限定 医師が薦めるがん関連情報を一覧でチェック！エキスパートの解説コメントで理解が深まる
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パソコンを使わない生徒の率
コロナの影響で学校が休校になり，児童生徒は家にいるのですが，教員は涙ぐましいことをしています。家を一軒一軒回って，紙の課題を届けているのだそうです。今の時期では，命に関わる危険な行為ともいえます。 ＩＴ業界の人にすれば，「学校は昭和の時代を引きずっているのか？」と言いたくなるでしょう。メールで送る，ないしは学校サイトでダウンロードできるようにすればいいこと。しかし，自宅にネット環境がない子もおり不公平になるので，それはできないとのこと。それなら，宅配の対象はそういう家庭に限定すればいいと思うのですが，それは置いておきましょう。 確かに，自宅にネット環境がない子は，日本では多いと思われます。それは，パソコンの使用率（所持率）で見て取れます。OECDの国際学力調査「PISA 2018」では，15歳生徒に「自宅にデスクパソコン，ノートパソコンがあるか，あなたはそれを使うか？」と問うています。回答
回答 (4件中の1件目) いつもながら、どうして根拠なくネット言説を人は信じるのか、不思議でなりません。とりあえず間違いを正しつつ説明します。 ちょうど自分のFBにアップしたのがあるので、流用させてください。 今年はコロナのおかげで衛生意識が高まり、インフルが流行っていない。という論説をしばしば見かけます。本当でしょうか。手近なところで神奈川県の感染症発生情報を調べます（全国データとほとんど差はありません）。まずインフルのデータを見てください。 わかりにくいですが、青線と赤線だけ見てください。青が過去平均で赤が今シーズンのデータです。横軸は週を表します。例年第一週はお正月で医療機関...
認知バイアスとは、 人が物事を認知する際に、 ある偏った認知の仕方をすることを指します。 冷静に考えると、違うのに、 どうしてもこう考えてしまうというのが、 認知バイアスのお決まりの型になります。 認知バイアスは、人の限界とか、間違いとも言われますが、 そんなマイナスな面ばかりではなく、 限られた情報で素早く判断するために必要という、 プラスの面もあると言われています。 その場合は、認知バイアスという言葉ではなく、 「ヒューリスティック」という言葉が使われることが多いようです。 認知バイアス・ヒューリスティックには、実に様々な種類があり、 似ているようで微妙に違ったり、 関連し合っているものもあります。 ここでは、そんな認知バイアスの種類をまとめておきたいと思います。 代表制ヒューリスティック（Representative heuristic） 連言錯誤（Conjunction falla
ツイッターの投票機能などを利用して内閣の支持・不支持や個別の政策の賛否を問うアンケートが増えているようです。中には10万人近くが回答しているものもありました。新聞やテレビ局が行う世論調査は回答数が1000程度ですから、10万というのははるかに多いです。けれどもそれはネットのアンケートが正確だということを何ら意味しないことに注意が必要です。 世論調査で正確な民意を知るためには、単なるアンケートと違って「質問をかける対象者を有権者全体の中からランダムに選ぶ」というプロセスが必要です。これを「無作為抽出」と言います。 例えば味噌汁の味見をするとき、かき混ぜないまま透明な上澄みをコップ一杯すくって飲むのと、よくかき混ぜてから一さじ舐めるのを想像してください。どちらの方が正確な味見になるでしょうか。後者であることが明らかですよね。この「よくかき混ぜる」というプロセスが「無作為抽出」に相当するわけです
（写真：Day Donaldson／クリエイティブ・コモンズ表示 2.0 一般） 私たちが行った最新の研究によると、女性医師の方が男性医師よりも患者の死亡率や再入院率が低いことが明らかになりました。この研究は2016年12月19日のJAMA Internal Medicine誌（オンライン版）に掲載されました。この研究はワシントンポスト紙、ウォールストリートジャーナル、CNN、Fox News、ハーバードビジネスレビューにも取り上げられました。 今回は私の研究を紹介させて頂きます。私たちのチームは、2011～2014年にアメリカの急性期病院に入院した65歳以上の高齢者、およそ130万入院分のデータを解析しました。患者のデータはメディケア（高齢者向けの公的保険）のレセプトデータを、医師の情報に関してはDoximityと呼ばれる医師向けのソーシャルネットワーキングサービスを提供している会社が複
by Phalinn Ooi 平日に比べ週末の病院の死亡率が上がるという傾向を「週末効果」と呼び、世界中で事例が報告されていました。2015年9月、イギリスで新たな調査結果が報告され、金曜日から日曜日にかけて病院の死亡率が上がっていくという、週末効果の詳細が明らかになっています。 Increased mortality associated with weekend hospital admission: a case for expanded seven day services? | The BMJ http://www.bmj.com/content/351/bmj.h4596 NHS Weekend: Action demanded over death risk - BBC News http://www.bbc.com/news/health-34150669 日本でも以前から
ぬかいわし、タレカツ、鶏の半身揚げ、そして笹団子。新潟を平らげる２泊３日 今回の旅の目的地は新潟。新潟には申し訳ないのだが、自発的に決めた目的地ではない。ＪＲ東日本の「どこかにビューーン！」という行き先ガチャサービスにより決定されたのだ。新潟といえば酒どころ米どころ。ちょうど新米の季節だ。どんとこい。古町エリアに宿を取っ…
年収２００万円以下が７４％ NHKニュースを読んで思ったこと。 この調査は、パートや契約社員など期間を定めて働く非正規労働者の労働条件を調べようと、厚生労働省がことし７月に５４００人余りを対象に行ったものです。それによりますと、年収１００万円以下の人が４１％に上ったほか、１００万円から２００万円までの人が３３％となっており、合わせると非正規労働者の４人に３人に当たる７４％の人が年収２００万円以下の厳しい条件で働いていることが分かりました。 では、年収100万円以下の人というのがどういう人かということを、国税庁の資料で見てみましょう。2010年、昨年のデータです。資料の22枚目、18ページと銘打たれているところを見てください。年収100万円以下の層ですが、男性715千人に対して、女性2896千人、人数比１：４。同じ資料の25枚目、21ページを見れば、年収100万円以下の層で最も従事者が多いの
久しくご無沙汰しておりました。 書くネタ自体は山ほどあるんですが、本業が凄い勢いで動いているのでそっちに集中していましたです。 さて、たまには分析チックなお話を。統計でガチガチの石頭になってしまわないように、常に僕が気をつけていることの1つが「選択バイアスの罠」です。 生還した戦闘機、しなかった戦闘機 あ、ちなみに、いまきは別に統計や分析の（アカデミックな意味での）専門家ではないので、そのあたりはご容赦を（汗 時に1940年ごろ。 世界は第二次世界大戦の真っ只中です。 統計学者のエイブラハム・ワルドという方が戦闘機の脆弱性について調査していたそうです。 帰還した戦闘機の大量のデータが彼の元に届きます。 「入手したデータどれもが、戦闘機のある部分の被弾頻度が他の部分よりも過度に多いことを示していた。」 さて、ここからどういう結論を導けばいいのでしょうか？ （ちょっと立ち止まって考えてから読ん
【寄稿】 医療統計学の基礎 EBMの実現のために知っておきたいこと 新谷 歩（米国ヴァンダービルト大学准教授・医療統計学） 私は現在，米国テネシー州のヴァンダービルト大学で，医療統計専門家として多くの医学研究のデータ解析に携わっています。私の所属する統計学部には32人の博士，30人の修士の計62名の統計専門家が在籍しており，大学内で行われる臨床，基礎研究をサポートしています。大学付属病院であるヴァンダービルトメディカルセンターでは，米国立衛生研究所（NIH）から年間約3億ドル余りのグラントを獲得しています。これはNIHから全米の大学に支給される年間支援金総額で，国内トップ10に入る規模です。 NIHのほとんどすべてのグラントにおいて，博士号を持つ統計専門家の参加が義務付けられており，特に最近では主要な国際学術誌が統計専門家によるデータ解析を奨励していることもあって，私たち統計専門家の需要は
理系は文系よりも高収入で出世する−。大学・大学院を卒業した社会人を理系と文系出身者で比較したところ、理系の方が平均年収が高く、会社の役職者になる割合も高いという結果が７日、発表された慶応大設計・解析センターの調査と西村和雄京都大名誉教授ら研究チームの分析で明らかになった。 研究チームは「理系の方が専門的な知識がある上、文系と同じような仕事もできるため、さまざまな仕事に適応できるのではないか」と原因を分析している。 調査では、２０歳以上の３４７０人にアンケートを実施。昨年度の段階で所得を得ている大学卒業以上の社会人のうち、理系か文系か出身学部などがはっきりしている６７３人のデータを比較した。 この結果、男性の平均年収は文系が５５９万円だったのに対し、理系は６０１万円で、４２万円高かった。女性も文系２０３万円に対し、理系は２６０万円で５７万円高かった。 年代別比較では、理系男子は、国立大出身な
Odds Ratio = { [a/(a + c)]/[c/(a + c)] }/{ [b/(b + d)]/[d/(b + d)] } = (a/c)/(b/d) =ad/bc 分子と分母はそれぞれ結果のある群とない群におけるオッズである。オッズというのは確率と同じような概念であり、ある事象が起こる可能性の強さを表すが、表現法が異なるものである。すなわち、オッズはそれぞれの群のなかで危険因子がある人とない人の割合の比である。従って、危険因子のある人の数をない人の数で割り算した値と同じ値になる。次に、オッズの比を計算し、それをオッズ比と呼ぶ。 *もし確率をオッズの代わりに算出するのであれば、それぞれの群の中で危険因子のある人とない人の合計の中に占める危険因子がある人の割合を求めることになる。すなわち、a/(a + c)とb/(b + d)が確率で、それに対して a/cとb/dがオッズである
重回帰と比例ハザードモデル 生存分析において予後因子がひとつ、つまり単変量ならば単純に群間の比較 をすればその因子の影響を見ることができます。もし、予後因子が複数以上、つ まり多変量であったらどうしたらよいでしょう。ここで多変量解析の考え方が必 要となります。 因子の影響を調べる方法として、１つの従属（目的）変数と１つの独立(説 明、または予測)変数の関係を見る単回帰分析があります。もし、独立変数が２ つ以上であれば、これと類似した方法として重回帰分析 multiple regression を用います。たとえば、血清コレステロールが体重と年齢に関連することを示す には次の式のようになります。 血清コレステロール＝β0＋β1・（体重）＋β2・（年齢） β0、β1、β2の記号は重み付け（回帰係数）で、対応する変数の値を乗じま す。 もし、この方程式の係数が一連のデータより推定することがで
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