心理学者。キングス・カレッジ・ロンドンの精神医学・心理学・神経科学研究所の講師。2015年に科学的心理学会（アメリカ）の「期待の星（ライジンング・スター）」賞を受賞。『タイムズ』『ワシントン・ポスト』『ワイアード』などに数多く寄稿し、BBCラジオなどの出演もある。 Science Fictions　あなたが知らない科学の真実 スタンフォード監獄実験はイカサマだった！ 権威ある心理学研究の100件のうち、再現に成功したのはたったの39％!? 科学の信頼性を根底から揺るがす「再現性の危機」に迫る真実の書、日本上陸！ 科学における不正・怠慢・バイアス・誇張が起きる仕組みを多数の実例とともに解説。既存の本で知ったウンチクを得意げに語る人に読ませたい、真実の書。 バックナンバー一覧 「すべての科学研究は真実である」と考えるのは、あまりに無邪気だ――。 科学の「再現性の危機」をご存じだろうか。心理学、

2022年4月13日の試験で統計検定準1級に合格したので、記事を書く気になりました。daminです。（Twitter: @5882353i） うおおおおおおお統計検定準1級合格！！！！！！！うおおおおおおお！！！おおおおおお！！！！！！うおおおおおお！！！！！！！！！！！！！！！ pic.twitter.com/J1LDsgUVm1 — 惰眠👻 (@5882353i) 2022年4月13日 背景や、合格するまでに使った本などを書いていきます。 背景（受験までのおおまかな流れなど） 余談：センター統計選択のススメ 持っていた方がよいもの・知識 線形代数の知識 Pythonの知識 goodnotes5 使った本 東大出版の統計学入門（通称：赤い本） 公式の準1級対策本（通称：ワークブック） 過去問 クラインバウム生存時間解析 ゼロDL ベイズ漫画 まとめ 真剣に読んでいる人向けのまとめ あま

【基本】相関係数では、相関関係の強さを見るための指標である、相関係数を紹介しました。ここでは、相関係数の値と散布図を見比べて、相関係数について理解を深めていきます。 相関係数に関する復習 【基本】相関係数にも書いていることですが、簡単に復習しましょう。「正の相関関係がある」というのは、2つのデータを比べたときに「片方が大なら、もう片方も大」という関係があることをいうのでした。また、散布図をかいたときに、点の集まりが ある直線に近い場合は「強い相関」、そうでない場合は「弱い相関」というんでしたね。 散布図からこれらを判断するというのはあいまいだし、2つの散布図を比較するときに「見て判断」というのは少々不便です。なので、相関関係の強さを見るために、「相関係数」という指標を使います。相関係数には「 $-1$ 以上 $1$ 以下の値をとる」という性質があり、 $1$ に近い場合は、「強い正の相関が

ここでは、2つのデータの関係を調べるときに使える、散布図を紹介します。また、散布図が使いにくいときに利用できる、相関表も紹介します。 散布図 例えば、ある30人のクラスで、英語と数学の小テストをしたとします。両方とも50点満点だったとします。この2つのデータを見て、「英語の成績がよかった人は、数学の成績もよかったのではないか」という予想を確かめたい場合、どうするのがいいでしょうか。 おそらく、点数を一覧にして眺めてみても、よくわからないと思います。そこで、よくある方法ですが、これをグラフにしよう、という発想が出てきます。 2つのデータの関係を把握するためによく使われるのが散布図です。散布図(scatter plot)とは、2つのデータと平面上の点とを対応させたグラフのことです。見たほうが早いので、さっそく見てみましょう。次のグラフは、上の英語と数学の小テストの結果を散布図にしたものです。

皆さんは「残差」という言葉を見たことがあるでしょうか。 回帰分析における残差平方和やカイ2乗検定の事後検定としての残差分析といったところで登場します。 また、残差と似た概念として「誤差」という言葉もよく出てきます。 残差や誤差は推測統計の根底を支える重要な概念ですが、統計ソフトウェアの出力には登場するものの学会発表スライドや論文にはそうそう登場しませんのでそれらの意味するところを知らない人も多いかもしれません。 この「残差」について、「誤差」との違いを踏まえつつ解説していきます！ 残差とは何か？残差の求め方は？ 残差とは、文字通り、残った差ということですが、何が残っているのでしょうか。 例えば、ある介入を行った5人と行わなかった5人について検査をした結果が下記の通りだったとします。 この介入に効果はないと考えるならば、各被験者の検査値は全員の検査値の平均値である26からバラついているだけと

生活定点とは？ 1992年から隔年で実施している生活者の意識調査です。同じ質問を繰り返し投げ掛け、その回答の変化を定点観測しています。

先月、男女共同参画白書が公表されて色んなところで取り上げられていたので、週末にざっと目を通しておきました。 男女共同参画白書 | 内閣府男女共同参画局 時間がない人は概要版だけでも読んでみるといいですよ。とても興味深いデータが揃っているし、関わった人（内閣府男女共同参画局）の問題意識も伝わってきます。 まず、概要版の表紙にしたって、 左から、料理に携わる男性と子ども二人、選挙に出る女性、おしめを変える男性、実験に携わる女性と子ども二人の構図です。ここからも何を目指しているものかよく伝わってきますよね。気になって過去の男女共同参画白書の概要版の表紙を遡ってみましたが、このようなイラストを挿入していたのは今年だけでした。 今回の特集は人生100年時代における結婚と家族という野心的な内容です。 ここのページで強調されている、 家族の姿が変化しているにもかかわらず、男女間の賃金格差や働き方等の慣行

①データの順位を基に基準を決める データ分布を基準に決める方法である。基準は第1四分位点および第3四分位点を基に決定する。前述の箱ひげ図で決める方法だ。次の②で紹介する方法と異なり、正規分布以外でも使用可能な方法なため、適応範囲が広く便利な手法である。 ②数値の生じる確率を基準に決める ある数値の起こりやすさに着目し得られる可能性（確率）の低いデータを外れ値として扱う方法である（厳密には、ある数値以上または以下となる確率が正しい）。慣習的にはデータが得られる確率が5%未満や1％未満のものを外れ値として扱うことが多い。 ではどのようにしてデータの得られる確率がわかるのだろう？最も単純な方法はデータが正規分布に従うものと仮定してしまうことだ。分布を正規分布と仮定することにより、平均値と標準偏差（ここではσ[シグマ]とする）を用いて外れ値となる境界を設定することが可能になる。 正規分布を使った外

1．はじめに 日経新聞に載った「月曜日のたわわ」の広告は波紋を呼んだ。「月曜日のたわわ」は青年漫画誌の連載漫画であり、その漫画のキャラを使った広告が不適切であるとして批判されたのである。批判の趣旨は、広告で描かれた絵は女子高生を性的に扱っており、新聞の広告として不適切という点にある。これに対し、表現の自由で許される範囲であるという反論がなされ、活発な論争が起きている。 これに類似の論争はこれまでに何度も繰り返されてきた。古くは、人工知能学会表紙事件（2014年）、新しくは宇崎ちゃん献血ポスター事件（2019年）、そして直近では温泉むすめの事件（2020年）が記憶に新しい。 これらの論争では、人々がその表現をどう受け取るかが争点の一つである。しかし、騒動の渦中に人々がその表現をどう受け取っているかが調べられた例は多くはない。本稿ではこれを試みる。この広告に対して批判する意見、容認する意見はど

https://b.hatena.ne.jp/entry/s/sn-jp.com/archives/76206 まずこのsn-jp.com：Share News Japanというのは典型的なビジウヨサイト。 ネットアンケート「日経CNBC調べ」の調査方法はネットアンケート。 投資家向けケーブル＆ネットTV放送局の日経CNBCのトップページに「お知らせ」小窓があり定期的に投資家サーベイと銘打ったアンケートを行っている。 これで1月27日～1月31日に行われたアンケートの議題が「岸田政権、支持しますか？」。 これの結果が出たのが2月8日で、https://www.nikkei-cnbc.co.jp/information/1914355 ネットアンケートで重要な投票総数（他のアンケートと比べる為）、投票数推移（拡散動員の有無を推定する為）、リファラのデータが無い。 またこのアンケートはマクロミ

(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月28日版)) いまこの瞬間にあなたがコロナに感染したとしても、潜伏→発症→検査→確定のタイムラグがありますから、1人の感染者数として発表されるのはずっと先のことです。つまり、ある程度先の未来は、「いま感染したばかりの人々」によってすでに決まっていると言えます。 ここでは、人々の緊張感と行動に影響する「3週前の感染者数の最大値」と、感染に影響する「2週前の人流」という、いずれもこれまで比較的高い相関を示してきたデータを元に、すでに決まっているはずの近い未来である2週ぶんについて、感染者数の推移を予測しました。さらに、予測した結果得られる「今後の感染者数の最大値」を二段ばしごのように活用し、計5週ぶんの未来まで予測しています。(ただし、3週目から先は、いまから変えられる未来でもあります) あれこれ条件を変えたシミュレー

第１週：データ分析に基づく問題解決プロセスを紹介 ・データサイエンスの発展 ・社会で起きている変化～データサイエンスの必要性～ ・データサイエンスに求められるスキルや知識 ・データサイエンスの未来と発展 ・データサイエンスのサイクルと課題解決の進め方 ・分析の手法の選択 第２週：記述統計によるデータの把握と比較の方法を学ぶ ・Analysis（分析）とは ・１変数の状況の把握(1)（可視化の活用） ・１変数の状況の把握(2)（代表値の活用） ・比較して２変数の関係を見る ・ビジネスにおける比較(1)（概要） ・ビジネスにおける比較(2)（適切なA/Bテストの活用）

エクセルには、標準偏差を計算する関数があります。STDEV.PとSTDEV.Sの2つです。 両方とも標準偏差を計算する関数なのですが、お尻についた「P」と「S」の違いはなんなんでしょうか？ STDEV.PとSTDEV.Sの違い STDEV.Pは、母集団の標準偏差を計算する場合です。母集団のデータが100個あって、その100個をすべて得ることができ、標準偏差を求めるのであれば、こちらを使います。 STDEV.Sは、母集団から抜き取った標本の標準偏差を計算する場合です。 エクセルのヘルプには、このように書かれています。 ■STDEV.S 引数を標本と見なし、標本に基づいて母集団の標準偏差の推定値を返します。 STDEV.S 関数は、引数を母集団の標本であると見なします。指定する数値が母集団全体である場合は、STDEV.P 関数を使用して標準偏差を計算してください。 標準偏差は、n-1 法を使っ

理論値と実測値にはズレが生じる その違いを知るヒントは、「理論値と実測値にはズレが生じる」という事実にあります。 pythonを使って実例を見てみます。 import numpy as np x=np.array([[0,0]]) for i in range(1000): rand=np.random.randn(100) a=rand.var()#分散 b=rand.var(ddof=1)#不偏分散 x=np.append(x, np.array([[a,b]]), axis=0) x=np.delete(x,0, 0) #分散が理論値１より小さくなった回数 print(len(x[x[:,0]<1])) numpyモジュールのrandn関数を使って、平均値０、分散１の正規分布に従う100個の乱数を作ります。そして、その乱数の分散と不偏分散を求めます。 さらに、「100個の乱数で分散・

今宵の #バンキシャ！は… 安倍首相が訴えた「人との接触８割減」 実際、人々は何割ぐらい接触を減らせているのか？ 街で外出していた人たちに緊急アンケートを実施…驚きの回答が！#新型コロナウイルス#手を洗おう#家にいよう #StayHome #福澤朗 #夏目三久#原晋 #河瀬直美#大塚芳忠 #奥田民義 https://t.co/EkHO3YFMVf — 真相報道バンキシャ！ (@bankisha) April 12, 2020 ・街頭で「人との接触をどのくらい減らせたか」を聞く ・平均すると6.5割 ・いま必要な「8割減」に比べると、これくらい収束が長引く、という予測グラフ提示。 接触をしっかり減らしている在宅中の人は、街頭アンケートに答えられません。数字が無意味で、誤った印象を与えます。ご一考ください。 https://t.co/3FN9s6JWjg — 四家正紀(shike) (@shi

階層的クラスター分析を KH Coder で行う方法 ＞＞もう統計で悩むのを終わりにしませんか？ ↑1万人以上の医療従事者が購読中 KH Coderとクラスター分析 - 前提知識 KH Coderで階層的クラスター分析を行うには？ 方法は3つのオプションから選べる 距離の計算も3つのオプションから選べる クラスターのオプション 最大出現数の上限設定 オプション設定の全体像 KH Coderで階層的クラスター分析を行った結果例 まとめ おすすめ書籍 KH Coderとクラスター分析 - 前提知識 KH Coderは無料で使えるテキストマイニングソフトである。 詳しくは過去記事を参照。 toukeier.hatenablog.com クラスター分析は、要素間の「距離」を計算して、近い者同士を結び付ける分析方法。 階層的クラスター分析は、クラスター間により近い、比較的遠いの階層がある分析方法であ

対応分析は、コレスポンデンス分析 correspondence analysisとも言われる分析方法だ。 テキストマイニングでの対応分析では、どのグループでどんな発言が多かったかの傾向を図でつかむ方法。 テキストマイニングソフト KH Coder で実際にやってみたので共有。 対応分析とは - 一般的な話 対応分析を実施するには？- KH Coderの使い方 KH Coder全般について KH Coderで対応分析をするデータは？ KH Coderで対応分析をするには？ KH Coder のデフォルトで － リード文の分析 原点から離れた語のみラベル表示 － 上位30語に厳選 バブルプロット － 出現頻度が高いほど大きなバブルで表示する リード文の分析結果まとめ タイトルの分析結果 タイトルの分析結果まとめ まとめ 対応分析とは - 一般的な話 対応分析とは、分割表で集計したデータを、独立