昼の二つのミーティングを終え帰宅後、統計のプレゼンに望んだ。
今回は何度も日時を確認したので、二日前の悲劇はもう起きないだろう。
昨夜のうちにスライドも作ってしまっていた。
SampleSizeCalculationについて実践的な内容をプレゼンした。
本当は理論的なところも一部入れようとしたが(Margin of errorの式から導くやら)、自分が理解できる範囲のことを説明したところで実践で応用できないと判断した。
プレゼンで紹介したのはG*PowerとPSというフリーでダウンロードできるソフト。
G*Powerは相当な数の統計デザインがある上にユーザーフレンドリーで、何の情報を入れるのか一目瞭然なのが良い。
PSは同じくユーザーフレンドリーだが、例えばtwo independent sample t testを選択した時に、equal varianceかunequal varianceかどちらを想定しているのかまでは聞かれない、など痒いところにまで手が届いておらず、果たしてPSでやったSample計算が本当に正しいのか不安になってしまう。あとは搭載されている統計デザインが少なすぎる。強みは計算と同時にSampleSize計算を論理立てて説明してくれているDescriptionも一緒に出してくれるので、もしPSを使った場合は研究立案書にコピペで簡単にSampleSizeの描写が終わる。
まぁ個人的には使わないけど。
あとは、1:研究デザインと使う変数の種類と数と分布、2:P値とPower(通常.05と80)、3:EffectSize(見つけようとしている差)とVariance(標準偏差StandardDeviationが代表)が決まれば大体のサンプル数は統計学者でなくとも計算できる。
本当はもっと複雑な計算が必要だったりするので、統計の人と毎回相談するようにしている。こないだもTime-SeriesAnalysisの時は計算がもっと複雑になったり、Regressionでいくつの変数が入るのかなども考慮することもできたり、奥が深すぎてマスターしたとは言い難いが、数なくとも一般的に使う統計の範囲であれば一通り自分でできそうだ。
発表は無事終了。あとは今晩から明日朝のうちに統計のオンライン試験x2を終わらせて、明日の日勤後、夜までに、クラスメート一人のカリキュラムの最終課題の添削・フィードバックを終わらせれば
晴れて、秋学期終了!(明日の夜までぶっ通しでやらねばだがorz)
来年はぜひ、USSanDiegoの統計オンラインコースを取ろうと思うのだった。
ここの大学がやっているMaster of science in clinical researchのCertificateバージョン(確か4つコースを選んで受講すると終了証明Certificateがもらえる)を来年取るという選択肢も残されているが、そこまでいくとさすがに辛いかな…
今回は何度も日時を確認したので、二日前の悲劇はもう起きないだろう。
昨夜のうちにスライドも作ってしまっていた。
SampleSizeCalculationについて実践的な内容をプレゼンした。
本当は理論的なところも一部入れようとしたが(Margin of errorの式から導くやら)、自分が理解できる範囲のことを説明したところで実践で応用できないと判断した。
プレゼンで紹介したのはG*PowerとPSというフリーでダウンロードできるソフト。
G*Powerは相当な数の統計デザインがある上にユーザーフレンドリーで、何の情報を入れるのか一目瞭然なのが良い。
PSは同じくユーザーフレンドリーだが、例えばtwo independent sample t testを選択した時に、equal varianceかunequal varianceかどちらを想定しているのかまでは聞かれない、など痒いところにまで手が届いておらず、果たしてPSでやったSample計算が本当に正しいのか不安になってしまう。あとは搭載されている統計デザインが少なすぎる。強みは計算と同時にSampleSize計算を論理立てて説明してくれているDescriptionも一緒に出してくれるので、もしPSを使った場合は研究立案書にコピペで簡単にSampleSizeの描写が終わる。
まぁ個人的には使わないけど。
あとは、1:研究デザインと使う変数の種類と数と分布、2:P値とPower(通常.05と80)、3:EffectSize(見つけようとしている差)とVariance(標準偏差StandardDeviationが代表)が決まれば大体のサンプル数は統計学者でなくとも計算できる。
本当はもっと複雑な計算が必要だったりするので、統計の人と毎回相談するようにしている。こないだもTime-SeriesAnalysisの時は計算がもっと複雑になったり、Regressionでいくつの変数が入るのかなども考慮することもできたり、奥が深すぎてマスターしたとは言い難いが、数なくとも一般的に使う統計の範囲であれば一通り自分でできそうだ。
発表は無事終了。あとは今晩から明日朝のうちに統計のオンライン試験x2を終わらせて、明日の日勤後、夜までに、クラスメート一人のカリキュラムの最終課題の添削・フィードバックを終わらせれば
晴れて、秋学期終了!(明日の夜までぶっ通しでやらねばだがorz)
来年はぜひ、USSanDiegoの統計オンラインコースを取ろうと思うのだった。
ここの大学がやっているMaster of science in clinical researchのCertificateバージョン(確か4つコースを選んで受講すると終了証明Certificateがもらえる)を来年取るという選択肢も残されているが、そこまでいくとさすがに辛いかな…
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