統計教育の欠如が科学の未来を揺るがす【ChatGPT統計解析】

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統計教育の欠如が科学の未来を揺るがす【ChatGPT統計解析】

統計教育の欠如が科学の未来を揺るがす【ChatGPT統計解析】
統計的データ分析は科学の基礎であるが、統計教育の不足により、多くの科学者が誤った統計的解釈を行っている。医学誌にはt検定やp値などの統計手法が頻出するが、多くの科学者や医師は統計訓練を受けておらず、結果的に誤謬や偽陽性が多数生じている。1980年代以降、査読付き文献で統計的誤謬が指摘されているが、査読者や編集者の多くも統計教育を受けておらず、問題を見逃している。学術誌の統計基準や指導はしばしば無視され、統計の実践改善が進まない。医学分野では、医師の統計知識は不十分で、医学論文の20%程度しか完全に理解できず、研修生の統計テスト正答率も低い。さらに、統計調査自体が誤った前提に基づいていることもある。こうした状況は、研究計画や実施において重大なリソースの浪費と成果の歪曲を招き、科学の発展を妨げる要因となっている。

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目次  統計教育の欠如が科学の未来を揺るがす【ChatGPT統計解析】

 

 

統計的データ分析は科学の基礎である

 

気に入った医学誌の中からランダムに1ページを開けば、t検定、p値、比例ハザードモデル、傾向スコア、ロジスティック回帰、最小2乗法、信頼区間といった統計に圧倒されるであろう。

 

統計学者は、最も複雑なデータセットの中から秩序と意味を見出すという巨大な力を持つ道具立てを科学者に提供し、科学者は、大喜びでこうした道具立てを受け入れてきた。

 

しかし、科学者は、統計教育を受け入れてこなかった。

 

そして、科学に関する大学学部課程の多くで、統計の訓練は全く求められていない。

 

1980年代以降、研究者は、評判の高い査読付きの科学文献に、多数の統計に関する誤謬と誤解があることを示してきた。

 

また、多くの科学論文がこうした誤りにはまっていることを見出してきた。

 

多くの研究が、検定力の不足によって、探求しようとしていることが発見できなくなっている。

 

多重比較とp値の解釈の誤りによって、多数の偽陽性が引き起こされている。

 

融通無碍なデータ分析によって、何も存在しないところに相関関係を発見することが簡単になってしまっている。

 

そして、不適切なモデルを選ぶことによって、重要な結果が歪んでいる。

 

ほとんどの誤りは、特別な統計の訓練を受けていないことが多い査読者や編集者によって見逃されている。

 

投稿を吟味する統計学者を雇う学術誌はほとんどないし、正確に評価するために必要な統計の詳細を十分に書いている論文はほとんどないからだ。

 

問題は不正が行われていることではない。

 

問題は貧弱な統計教育だ。

 

これは、研究上の発見で公刊されたもののほとんどが誤っているかもしれないと一部の科学者が結論づけるのに十分なほど、貧弱なのだ。

 

一流の学術誌には、論評記事や編集者からの論説が定期的に出ていて、統計に関する基準をより高いものにし、さらに精査するように求めている。

 

だが、こうした懇願に応じている科学者はほとんどおらず、学術誌が定めた標準はしばしば無視される。

 

そして、統計に関するアドバイスは、統計の教科書だけでなく、さまざまな学術誌における論評記事や科学者には理解しにくい論文にまき散らされている。

 

このため、ほとんどの科学者は、統計の実践を簡単に改善できないのだ。

 

現代の研究の方法論が複雑であることは、統計の幅広い訓練を受けていない科学者が、自らの専門分野で公表された研究のほとんどを理解できない可能性があるという事態をもたらす。

 

 

例として、医学分野を見てみよう。

 

標準的な統計の入門講義を1つしか受けていない医師の知識は、New England Journal of Medicineに掲載された研究論文のうち、およそ5分の1しか完全に理解できない程度のものだ。

 

ほとんどの医者はそれよりも受けている統計の訓練が少ない。

 

多くの医学研修生は、必修科目として統計を学ぶのではなく、輪読会や短期講習で非公式に統計を学ぶ。

 

医学生に教えられている内容がしっかりと理解されないことはしばしばある。

 

医学分野でよく使われている統計手法に関するテストに対する医学研修生の正答率は平均して50%以下だった。

 

研究に関する訓練を受けている医学校の教授陣ですら、正答率は75%に満たなかった。

 

状況は非常によろしくない。

 

統計知識に関する調査を作成した人ですら、調査質問を練り上げるのに不可欠な統計知識を欠いているぐらいなのだ。

 

医学研修生に対して実施された調査には、p値の定義を問うという多肢選択式問題で、4つの誤った定義しか選択肢にないという問題が含まれていたのだ。

 

ただ、多少は大目に見ることができるかもしれない。

 

多くの統計の入門書も同様に、この基本的な概念の定義があやしかったり間違っていたりするからだ。

 

科学研究の計画を立てる人が十分に注意して統計を用いなければ、何年もの作業と何千ドルもの資金を費やして、答えようとした問題に答えられない可能性すらある。

 

 

統計的データ分析は科学研究の基礎として不可欠であり、その正確な理解と適用は研究成果の信頼性を担保するために極めて重要です。しかしながら、現実には統計教育の不足が広範囲に見られ、多くの科学者や医師が誤った統計的解釈や適用を行っているのが現状です。例えば、医学誌に掲載される研究ではt検定やp値、回帰分析などの統計手法が頻繁に用いられていますが、それらを正確に理解し運用できる研究者や臨床医は限定的です。この背景には、統計学が専門的で難解であると捉えられがちな点や、研究者教育や医療教育の段階で統計学の十分な訓練が組み込まれていないことが挙げられます。この結果として、学術論文には多くの統計的誤謬が含まれており、これがさらなる研究の方向性や社会的意思決定に悪影響を及ぼすケースが後を絶ちません。実際、1980年代以降、査読付き論文の中で統計的誤謬が広範囲に存在することが指摘され続けてきました。例えば、サンプルサイズが不十分なまま結論を導いたり、p値の解釈を誤ったりすることで、研究成果が過大評価されるケースが多々見られます。また、ランダム化試験や観察研究において、統計的手法の選択が適切でないために、因果関係の解釈が誤った方向に進んでしまう事例も少なくありません。これらの問題が蓄積すると、科学的発見そのものが歪められ、信頼性のあるエビデンスを基にした政策や臨床診療が行えなくなるリスクがあります。このような統計的誤謬が生じる背景には、査読者や学術誌編集者の統計的リテラシーの欠如も大きな問題として存在します。学術誌では統計基準やガイドラインが設けられていることが多いですが、それが厳密に適用されていない場合が多く、結果的に不適切な論文が掲載され続ける事態が生じています。一方、査読者自身も統計教育を受けた経験がない場合が多いため、投稿された論文の統計的適正を十分に評価できないことが頻発しています。そのため、統計的に不適切な研究が通過し、これが次世代の研究者によってさらに誤って引用されるという悪循環が生まれています。特に医学分野では、このような統計的課題が臨床実践に直結するという点で深刻な影響を及ぼします。多くの医師は臨床データを基にした判断を下しますが、統計的知識が不十分であるため、データの解釈を誤るケースが後を絶ちません。ある研究では、医師が医学論文をどの程度理解しているかを評価した結果、医学論文の約20%程度しか完全に理解できていないことが示されました。また、医師の研修段階における統計テストの正答率も極めて低い水準に留まっています。例えば、p値の意味を正しく説明できる医師は少なく、相関と因果の違いを理解していないケースも多く見られます。さらに、医学研究における統計調査そのものが不適切な前提に基づいて設計される場合もあります。これは研究計画やデータ収集段階での問題に起因しており、サンプルサイズの過少見積もりやバイアスの存在、適切でない統計モデルの使用が主な原因です。このような場合、研究結果は信頼性を欠くことになり、貴重なリソースが無駄に消費されるだけでなく、誤った結論が医療政策や治療指針に影響を与える可能性があります。具体例として、いくつかの臨床試験で治療効果が実際よりも大きく見積もられてしまうことが挙げられます。これにより、新薬が承認された後に期待される効果が得られないといった問題が発生します。一方で、統計学に精通した研究者が関与している場合でも、統計モデルの選択や解釈において過信が生じるケースも見られます。複雑な統計モデルを用いることでデータのパターンを精密に捉えることができますが、それに伴って過学習やモデルの誤適用といった新たな問題も浮上します。このように、統計的誤謬は単に教育の欠如だけでなく、統計手法の使用に伴う課題も含んでおり、多面的な取り組みが求められる分野です。これらの課題を解決するためには、統計教育の拡充が不可欠です。特に、研究者や医療従事者向けの統計教育においては、理論的な背景を重視するだけでなく、実際のデータ分析や結果の解釈に重点を置いた実践的な教育が求められます。また、学術誌の編集プロセスにおいても、統計専門家を関与させることが推奨されます。さらに、統計教育が義務化されることで、科学的研究の質が向上し、信頼性のあるエビデンスに基づいた意思決定が促進されることが期待されます。加えて、教育や出版プロセスにおける統計基準の厳密な適用が不可欠であり、これにより統計的誤謬の発生を抑制することが可能です。このような包括的な取り組みを進めることで、科学研究全体の質を向上させ、持続可能な科学的進歩を実現することができます。

 

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