生命科学系研究者のためのわかりやすい生物統計【提携セミナー】

生物統計

生命科学系研究者のためのわかりやすい生物統計【提携セミナー】

開催日時 未定
担当講師

池田 郁男 氏

開催場所 未定
定員 -
受講費 未定

★生物統計学入門者へ

生物統計のキホンまで、やさしく解説~

 

生命科学系研究者のための

わかりやすい生物統計

 

【提携セミナー】

主催:株式会社情報機構

 


 

統計検定は多くの研究者にとって必須ですが、統計がよく理解できていないために、検定の方法や検定結果の解釈を間違えている研究発表や論文が多々見受けられます。統計教育は大学でも行われているにもかかわらず、なぜ多くの研究者は統計を十分に理解できないのでしょうか?私がたどり着いたのは、結局、基本中の基本を理解できていないためという当たり前の結論です。基本がわからなければ難しい統計がわかるはずはありません。

 

本講座では基本を確実に理解し、それに基づいて、統計検定の原理、2群の統計検定(主にt検定、ノンパラメトリック検定のウイルコクソン検定)、3群以上の統計検定(主に、一元配置分散分析、多重比較、二元配置分散分析)の基本的考え方を理解することを目標とします。本来、実験計画は、統計解析法を基盤として立てるべきものですが、これらの基本を理解すれば、実験計画立案に大きく役立つと考えます。

 

◆ 受講後、習得できること:

  • 統計解析法に基づいて実験計画を立てられる。
  • 学会発表や論文の統計検定の間違いに気づける。
  • 再現性のある研究を行うことができる。
  • 有意差がある/なしで一喜一憂しなくなる?

 

◆ 受講対象:

  • 生命科学系研究者全般
  • 統計に関連する以下の項目について利用し検定を行っているが、考え方や意味がよく理解できていない研究者には、理解しやすくお話しします。
  • 母標準偏差、標本標準偏差、不偏標準偏差、および、真の不偏標準偏差の意味、標準誤差の意味、有意差とは?、t検定の考え方、分散分析の考え方、多重比較の考え方、多重性の問題とは?、二元配置分散分析の考え方、ノンパラメトリック検定の考え方

 

担当講師

東北大学 未来科学技術共同研究センター
戦略的食品バイオ未来産業拠点の構築プロジェクト 教授
農学博士 池田 郁男 氏

 

セミナープログラム(予定)

(1)研究と統計:Introduction


(2)研究者が認識すべき母集団と標本の概念


(3)標準偏差と標準誤差の違いの理解
・母標準偏差、標本標準偏差、不偏標準偏差、真の不偏標準偏差の違い
・標準誤差の考え方

 

(4)2群のパラメトリック検定
・正規性の検定の考え方
・統計検定の考え方?「有意差」の意味
・2群のパラメトリック検定の考え方
・等分散性の検定とWelchの検定の考え方

 

(5)2群のノンパラメトリック検定
・ノンパラメトリック検定とは?
・2群のノンパラメトリック検定の考え方

 

(6)3群以上のパラメトリック検定:一元配置分散分析
・一元配置分散分析で何がわかるのか?
・一元配置分散分析の基本的考え方

 

(7)3群以上のパラメトリック検定:多重比較と多重性の問題
・多重比較の基本的考え方
・3群以上ではなぜ多重比較か?
・多重性の問題
・なぜ再現性のない研究論文が多いのか?

 

(8)3群以上のパラメトリック検定:二元配置分散分析
・二元配置分散分析で何がわかるのか?
・二元配置分散分析の基本的考え方
・二元配置分散分析と多重比較

 

(質疑応答)

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

 

開催場所

未定

 

受講料

未定

 

配布資料

  • 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
    (開催1週前~前日までには送付致します)。
  • 準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
    (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

 

備考

  • 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
    (全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
  • 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
  • ご受講前に必ず本ページ内の「ライブ配信」の詳細を確認下さい。

 

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。

★【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】、【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】のいずれかから、ご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。

 

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