なるほど納得！食と栄養の統計学 [単行本]

なるほど納得！食と栄養の統計学 [単行本] の 商品概要

• 目次

  統計力 　ステップアップ 　Introduction
  統計的データ　－使って気づく良さと疑問－
  ・検定 ”あるある”
  ・統計的データ解析の必要性
  ・解析は便利になった
  ・検定にこだわることの問題
  ・本書の読み方・使い方
  
  
  統計力 ステップアップ１
  食嗜好は高血圧に関係あるか？　－2×2分割表の見方・使い方－
  1.　2 × 2 分割表とは
  2.　2 × 2 分割表の使い方、見方と注意点
  3.　分割表にまとめられる3 通りの調査方法
  4.　観察研究とその種類
  5.　観察研究と因果関係
  6.　観察研究と介入研究
  7.　リスク比とオッズ比
  
  解説１　2×2分割表の検定方法
  解説２　オッズ比の区間推定
  例　題　オッズ比と区間推定
  
  
  統計力 ステップアップ２
  平均値が目標値になり得るか？　－母集団と標本－
  1.　母集団と標本の違い
  2.　母平均と平均値
  3.　母集団分布
  4.　正規分布
  
  解説１　正規分布の確率
  解説２　超幾何分布、二項分布とポアソン分布
  解説３　母集団の規定と母集団を代表する標本の抽出
  例　題　無作為抽出と層別無作為化法
  
  
  統計力 ステップアップ３
  母平均の評価の仕方　　　　　　－検定と推定の考え方－
  1.　検定が活用される理由
  2.　検定の基本的考え方
  3.　母平均の検定
  4.　母平均の推定
  5.　母平均の差の検定
  6.　母平均の差の推定
  
  解説１　ｔ分布
  解説２　χ２分布
  解説３　ウェルチ検定
  例　題　品種改良による白米中のタンパク質増加の判定
  
  
  統計力 ステップアップ４
  統計的に有意ってなに？　　　　－有意差ありの意味を考える－
  1.　検定には守るべき手順がある
  2.　有意水準5％の意味
  3.　検定における2 つの過ち
  4.　検出力（1 - β）：効果は見逃したくない
  5.　有意水準（α）と有意確率（P）
  6.　統計的な有意差は絶対的か？
  
  解説１　検出力とサンプルサイズの関係
  解説２　サンプルサイズと検出力の求め方
  例　題　検出力 90％ 以上を確保するサンプルサイズ（データ数）を求める
  
  
  統計力 ステップアップ５
  検定を繰り返してはダメな理由と対処法　－多重比較法の基礎－
  1.　検定を繰り返してはダメな理由
  2.　1 元配置分散分析
  3.　統計的多重比較法の基礎
  4.　多重比較法と1 元配置分散分析の関係
  5.　3 群以上あれば常に多重比較法は必要か？
  6.　多項目で生じる多重性の問題
  7.　多時点で生じる多重性の問題
  8.　検証的段階における課題
  
  解説１　分散分析
  例　題　減塩指導の効果の確認
  
  
  統計力 ステップアップ６
  わかりやすくデータを要約する　－中心位置とばらつきの表し方－
  1.　中心位置（代表値）の表し方
  2.　ばらつきの大きさの表し方
  
  解説１　標準誤差
  解説２　分散を求めるとき、（ｎ-1）で割るのはなぜか
  解説３　パーセント点の求め方
  解説４　数値の丸め方
  解説５　有効桁数
  例　題　中心値とバラツキの大きさの求め方
  
  
  統計力 ステップアップ７
  どうやって見せる・伝える？　　－グラフの上手な選び方と作り方－
  1.　見せ方で印象は変わる
  2.　箱ひげ図、ヒストグラム、その他のグラフ
  
  例　題　平均値と標準偏差、ヒストグラム、箱ひげ図の作成
  　
  
  統計力 ステップアップ８
  味の好き嫌いを評価する　　　　－官能評価の難しさ－
  1.　味や嗜好を評価する難しさ
  2.　官能評価とは
  3.　官能評価の特徴
  4.　評価者（パネル）
  5.　官能評価のデータ解析
  
  解説１　両側検定と片側検定
  解説２　ウィルコクソン検定
  解説３　シェフェの一対比較法
  例　題　クラフトビールの産地による苦みの違いの評価
  
  
  統計力 ステップアップ９
  こんなときどうする？　　　　　－事例に学ぶデータ解析のポイント－
  １．初期値と摂取前後の比較　－データに対応がある場合－
  ２．見通しのよい解析　－数値変換－
  ３．本当に関係性があるの　－疑似相関－
  ４．“同じ”といっていいの？　－“有意差なし”の解釈－
  ５．検査法の性能　－ROC曲線－
  
  例題１　初期値との比較
  例題２　数値変換で見通しのよい解析
  例題３　本当に関係性があるの？
  例題４　”同じ” といっていいの？
  例題５　検査法の性能－ＲＯＣ曲線
  
  参考文献
  付　表
  付表1：正規分布表
  付表2：ｔ分布表
  付表3：χ2分布表
  
  索　引

• 内容紹介

  「統計的に有意な差を認めた。」という決め台詞をインターネット広告、通販やチラシなど至るところで目にします。この言葉は、データで示されるエビデンスに重みを与え説得力が増します。見る側は「何か難しい計算をして見出された差」として受け止めることになるでしょう。
  研究者は検定（統計的仮説検定）に代表されるデータ解析を、客観的な判断の拠り所として利用することが多いです。しかし、一般の分析機器が使い方を間違えば正しくない結果を出力するのと同じく、検定も正しく使わなければ誤った結果を出力します。そのことを知ってか知らずか、決め台詞が乱用されているのが現状ではないでしょうか。
  長寿社会の到来により、食や栄養への関心が高まりました。この分野の研究はこれからもますます盛んになることでしょう。Evidence-based nutrition（EBN：科学的根拠に基づく栄養）の考え方が定着しつつあり、研究者はより質の高いエビデンスを提供する責任を担っているといえます。解析ソフトの普及で、統計解析を専門としない人でも簡単に難しい解析ができるようになりました。便利ではありますが、間違った使われ方をしていても気づきにくいという問題もあります。だからと言って、専門でもない研究者が統計学の専門書を読み解くことは決して容易ではありません。このような背景から、データ解析を進める上で必要なエッセンスを研究者が知る機会が求められているといえます。
  本書にはデータ解析を行う際に、知っておきたいデータ解析のポイントがまとめられています。検定がなぜ客観的な判断を可能にするのか、また、どんなときに間違った解析をしてしまうのかが、解析上の留意点とともにわかりやすく説明されています。詳しく知りたいという読者のために、「解説」や「例題」も充実しています。本書が統計を使う方々に活用され、この分野での研究の質の高いエビデンス提供の一助になれば幸いです。（著者より）

• 著者について

  榊　秀之 (サカキ　ヒデユキ)
  榊　秀之
  1990 年 近畿大学農学研究科農芸化学専攻　修了
  1990～2019 年 千寿製薬株式会社で研究開発に従事、研究所長、薬事部長など務める。
  2002 年 農学博士（近畿大学）
  2019 年～現在 関西福祉科学大学　健康福祉学部　福祉栄養学科　教授
  
  福井　充 (フクイ　ミツル)
  福井　充
  1983 年 大阪市立大学大学院理学研究科数学専攻前期博士課程修了
  1993 年 博士（医学）　（大阪市立大学）
  1984～2024 年 大阪市立大学（大阪公立大学）助手、講師、准教授
  大学院医学研究科生物統計学にて統計学を担当
  現　在 大阪公立大学数学研究所特別研究所員

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