Python・R・エクセルによるデータサイエンス | 統計解析講義

統計学における測定についての理解の重要性【統計解析講義基礎】 | 統計解析 - Python・R・エクセルを使った講義で最速マスター

統計学における測定についての理解の重要性【統計解析講義基礎】

統計学における測定についての理解の重要性【統計解析講義基礎】


統計学における測定についての理解の重要性【統計解析講義基礎】

 

測定の学習への入門となる重要なアイデアについて知れば、研究で集めた、あるいは集めようとしているデータのすべてをよりよく理解するために利用できます。

 

基本的なツールを手にすることになります。

 

測定は、結果に値やラベルを割り当てることです。

 

結果の例をいくつかあげると、達成度テストでの正答数、ある特定の週末に売り上げた車の台数と車種、特定のペンキの色、等々です。

 

これらの測定はすべて、研究の問い(リサーチクエスチョン)や探索している仮説の文脈において情報を与えてくれる、特定の出来事を反映しています。

 

初等統計学の枠組みの中で測定の学習が重要であるのには、いくつかの理由があります。

 

まず、すべての統計学は、結果の測定を扱います。

 

つまり、統計を始めるには、測定のプロセスと、その多様な使用法について理解する必要があります。

 

次に、測定することは、測定しようとしているものの本質を理解することです。

 

結果の示し方はたくさんあり(たとえば背の高さが165cmである、彼は仲間より背が高い、など)、結果を測定する方法は、私たちの問い、たとえば「彼はどれくらい背が高いですか?」と問うか、「彼は仲間より背が高いですか?」と問うかに直接関係しています。

 

最後に、精密な測定をしないと、仮説を正確に検証することはできません。

 

実際、もし私たちの測定道具に欠陥があれば、検証している仮説が、観察していることの合理的な説明であるかどうかわからなくなります。

 

結果が測定された方法に誤りがあるなら、おそらく、問いへの答えを提供することができないだけでなく、結果を全く解釈することができないでしょう。

 

正確な測定には、真正なツールを用いることが必要です。

 

つまり、測定すると期待されることを実際に測定し、しかも一貫しているということです。

 

そうした道具を用いれば自ずから問いに答えることになるとは言えませんが、それらを用いることは、回答にたどり着く道筋の最初の手順なのです。

セミナー詳細こちら                    解析ご相談こちら


 

 

 

統計学における測定についての理解の重要性【統計解析講義基礎】

統計学における測定についての理解の重要性【統計解析講義基礎】

統計学における測定についての理解の重要性【統計解析講義基礎】