生物統計学では、データとは分析のために収集された観察結果です。データには、パラメトリックとノンパラメトリックの主に 2 種類あります。パラメトリックデータには、連続データ (例: 体重) と離散数値データ (例: 錠剤の数) が含まれており、特定の分布パターン (多くの場合、正規分布) を前提としています。ノンパラメトリックデータは特定の分布に従わず、通常は名義データ (例: 性別) と順序カテゴリデータ (例: 痛みのスケール評価) で構成されます。
生物統計学における分布は、データポイントがグラフ上でどのように配置されているかを表します。最も一般的な分布は、赤ちゃんの出生体重に見られるように、平均値、中央値、最頻値が揃う正規分布またはガウス分布です。ただし、一部のデータは、データポイントが平均値の周囲に非対称に分布する、歪んだ分布を示します。正の歪は、極端に高い値がほとんどない薬物代謝物濃度のように、右方向に長い裾を持ちます。逆に、負の歪は、簡単な試験の学生の得点の曲線のように、左方向に裾を持ちます。これらのデータの種類と分布を理解することは、正確な生物統計分析と解釈に不可欠です。
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