変動性の測定は、データセット内の分散パターンを明らかにする統計的指標です。これらは生物統計学において極めて重要であり、健康および生物学的データ内の異質性に関する洞察を提供します。変動性は、データポイントが互いにどの程度異なるかを示し、研究者がデータ内の潜在的な値の範囲と関連する不確実性を理解するのに役立ちます。
範囲は変動性の単純な尺度であり、データセット内の最高値と最低値の差を示します。たとえば、血圧の測定値の場合、範囲は記録された最大値と最小値の間の広がりを反映します。
信頼区間は、もう一つの重要な尺度であり、実際の母集団パラメータが含まれる可能性のある範囲を示します。たとえば、平均血圧における 95% の信頼区間とは、実際の母集団の平均が含まれるということを 95% 確信できる範囲を表します。
分散と標準偏差は、データ ポイントが平均からどの程度離れているかを平均的に数値化します。分散は平均からの差の二乗の平均であり、標準偏差は分散の平方根です。これらの指標は、データが平均の周りにどのように広がっているかを明らかにし、推定値の精度を評価するのに役立ちます。
最後に、変動係数は変動性の相対的な尺度であり、標準偏差を平均と比較します。パーセンテージで表すと、異なる単位やスケールに関係なく、異なる変数またはデータセット間の変動性を比較できます。
範囲、信頼区間、分散、標準偏差、変動係数といった変動性の尺度は、生物統計学では不可欠であり、データの広がり、多様性、不確実性を理解するのに役立ちます。
章から 2:
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2.4 : データ: 変動性: 分析
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2.1 : 生物統計学: 概要
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2.2 : データ: 種類と分布
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2.3 : 中心傾向: 分析
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2.6 : 仮説検定における精度と誤差
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2.8 : パラメトリックデータを分析するための統計的手法: ANOVA
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2.9 : 仮説検定における統計的推論手法: パラメトリックデータとノンパラメトリックデータ
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