リサーチと統計の用語を、わかりやすく
研究を伝えるニュースは、その研究が実際に何を示したのかをほとんど説明してくれません。このセクションではリサーチそのものの語彙、たとえばp値が何を意味するのか、対照群は何のためにあるのか、2つの研究がどちらも間違っていないのに食い違うのはなぜかを扱います。論文の中でも、Clicked拡張機能は同じ働きをします — ハイライトした用語をその場で解説する、研究論文のアシスタントです。ここにあるのは研究の仕組みの解説であって、医学的・科学的な助言ではありません。
ピックアップ
25件すべて
「p値」とは？
偶然だけでその結果が出る確率——0.05の本当の意味。
「サンプルサイズ（標本の大きさ）」とは？
実際に何人を測ったか。小さい数字が誤解を生む理由と、大きければよいわけでもない理由。
プラセボ効果とは？
薬は砂糖、でも楽になるのは本物。だからどの薬もこれを超えないといけない。
プレプリントとは？
査読の前に公開される研究論文。速くて、無料で読めて、まだ検証されていない。
メタアナリシスとは？
小さな研究をまとめて一つの答えに。それでも溶かし方を誤ると人を欺く。
ランダム化比較試験とは？
誰が薬を飲むかを偶然が決める。だから結果を説明できるのは薬だけになる。
二重盲検試験とは？
参加者も研究者も、誰が本物の治療を受けたか知らない試験。誰の期待にも結果を形作らせないために。
「信頼区間」とは？
研究が結果のまわりに示す範囲。広い範囲が「まだ誰も分かっていない」を意味する理由。
効果量とは？
差が本物かどうかとは別に、実際どれほど大きいのか。ニュースが飛ばすあの数字。
「対照群（コントロールグループ）」とは？
何も受け取らないグループ。これがない研究がほとんど何も証明しない理由。
平均への回帰とは？
極端な結果のあとはたいてい平凡な結果。そして別の何かが手柄を持っていく。
「査読（ピアレビュー）」とは？
出版前に誰が研究を確認するのか。それで見つかるものと、見つからないもの。
「標準偏差」とは？
数値が平均からどれだけ離れて散らばるか — 同じ平均が隠すばらつき。
生存者バイアスとは？
敗者はもう数えられる場所にいないから、勝者だけで判断してしまう。データが嘘をつく最も一般的な形。
相関と因果の違いとは？
一緒に動くことと、一方が引き起こすことは別。ダメな見出しはこの隙間に住む。
研究論文の「ちゃんとした」読み方
賢く流し読み、専門用語の壁を突破、学んだことは手元に — 1セッションを正しいやり方で。
統計的に有意とはどういう意味？
たぶん偶然ではない、という意味。大きい、役立つ、正しいという意味ではない。
選択バイアスとは？
サンプルの選び方が、研究が始まる前に答えを決めてしまうとき。大きなサンプルでも直らない。
帰無仮説とは？
どの研究も倒さなければならない「何も起きていない」という主張と、倒しても思うほど証明にならない理由。
偽陽性と偽陰性とは？
検査が間違える二つの方向、片方を直すともう片方が悪くなる理由、そしてどう選ぶか。
交絡変数（交絡因子）とは？
無関係な二つのものを因果関係に見せてしまう、隠れた第三の要因。
出版バイアス（公表バイアス）とは？
何も見つからなかった研究が発表されない理由と、それが読むものすべてに何をするか。
ファンネルプロット（漏斗プロット）とは？
記録から研究が欠けているときにそれを示すグラフと、それが営業のファネル図ではない理由。
逸話的証拠（アネクドート）とは？
一人の話が証拠にならない理由、それでも証拠に感じる理由、そして本当は何の役に立つか。
外れ値（アウトライアー）とは？
ほかから遠く離れた一つの数字、それが平均をどう歪めるか、そしてそれがなり得る三つのもの。
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