- Amazon.co.jp ・本 (228ページ)
- / ISBN・EAN: 9784326250721
作品紹介・あらすじ
論文やレポートに書くべき必須の情報とは。p値だけでは見過ごされてしまう成果を、はっきりと読者に伝えるために必要なテクニック。
「科学的研究で重要なのは有意かどうかである」というこれまでの傾向に対し、統計改革と呼ばれる新たな運動が起きている。本書はこの運動に焦点を当て、今後の研究に求められるデータの示し方を丁寧に解説。医学・教育学・社会学など、心理学以外の多くの他分野にも役立つ内容で、本書を読み進めることで必ず理解が深まる、これからの研究者必携の書。
感想・レビュー・書評
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<シラバス掲載参考図書一覧は、図書館HPから確認できます>https://libipu.iwate-pu.ac.jp/drupal/ja/node/190
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9月新着
東京大学医学図書館の所蔵情報
https://opac.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/opac/opac_search/?amode=2&kywd=4311478145 -
効果量まわりの議論について、わかりやすく解説してくれていて、とても良い。
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研究室にあったのを立ち読みした程度。だけど、効果量や検出力とかについて、だいたいこんな感じかなって言うのが分かってきた。
効果量が大きいと、p値が小さくなる。サンプルサイズが大きくなると、p値が小さくなる。だから、効果が大きいと、統計的に有意が出やすくなるし、サンプルサイズが大きければ統計的に有意差が出やすくなる。
それで、検出力は、有意な差が検出できる確率。0.5なら、50パーセント、の確率で有意な差が検出できる。
だから、 -
現在多く使われている帰無仮説検定の問題点を、
さまざまな文献を通じた歴史という観点から説明し、
その解決方法として、効果量・信頼区間を紹介している。
ある程度統計の知識がある人にとっては、次なる統計学へのかなり良い入口となる。