自然減【統計解析講義応用】

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自然減|【統計学・統計解析講義応用】

自然減【統計解析講義応用】


目次  自然減【統計解析講義応用】

 

 

自然減

 

縦断的研究では,対象の数は,通常,時間とともに減っていく.

 

これは,データ収集をする時点間の時間差が大きくなると起こりやすい.

 

母集団が移動したり,居場所を特定しにくいとき,または,母集団が死や不能状態に陥りやすいときである.

 

対象を追跡するために資源を使える場合,または研究者が対象と現在も関係をもっている場合(臨床研究ではそういうこともある),自然減率は低くなるだろう.

 

しかし,研究標本全体を維持するのは,縦断的研究ではまれである.

 

したがって,必要な標本の大きさを推定するときに,研究者は,時間とともに対象の減少が予期されることを考慮したほうがよい.

 

自然減の問題は,縦断的研究に限られるわけではない.

 

研究に協力することにはじめは同意した人々が,のちになって,死,健康の悪化,早期退院や,介入の必要性がなくなったり,単なる心の変化などのいろいろな理由で,対象として参加できなくなったり,したくなくなるかもしれない.

 

研究者は,ある量の対象の喪失を予期し,それに応じて対象を集めたほうがよい.

 

 

サブグループ分析

 

研究者は,ときに,母集団全体にとっての仮説だけでなく,サブグループ(subgroup ; 下位集団)にとっての仮説も検証することに関心がある.

 

たとえば,ある構造化された運動プログラムが乳児の運動技能を改善するのに効果があるかどうかを判断したいとしよう.

 

この一般仮説を乳児の標本で検証したあとで,その介入が,ある種の乳児に対してより効果的かどうかを検証したいと思うかもしれない(例:低出生体重児と正常出生体重児の比較).

 

サブグループ効果(subgroup effect)を検証するために標本を分けるとき,標本は,これらの分配を支持できるだけの十分な大きさが必要である.

 

測定の感受性

 

主要な概念を正確に測定する能力は,測定用具によって異なる.

 

生物生理学的測定は,通常,とても感度が高く,適確に現象を測定し,値をうまく識別できる.

 

心理社会的な測定は,かなり誤差が多く,正確さに欠ける.

 

測定用具が正確でなく誤差を生じやすいとき,仮説を適切に検証するには,より大きい標本が必要である.

 

 

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