備忘録として臨床研究について学んだことを記します
今回は臨床研究における統計解析やサンプルサイズ設計で用いられる正規分布について解説致します
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正規分布とサンプルサイズ設計の関わり
まずは正規分布とサンプルサイズの設計との関りについて説明します♪
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サンプルサイズ設計のいくつかの必要項目の中には
● データのばらつきの大きさ
● αエラー（第一種の過誤）
● βエラー（第二種の過誤）
これらがあることを以前解説しました。
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サンプルサイズ設計においては、様々な検討を重ねた上で、計算式によって必要なサンプルサイズを算出することになります。
データのばらつきの大きさ、αエラー、βエラーは、サンプルサイズを算出する基本的な計算式に用いられることになります。
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そして、この基本的な計算式は
● 「データが正規分布するケース群」と「データが正規分布するコントロール群」とを比べる
ということを前提としているのです。
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このように正規分布とサンプルサイズの設計とは深い関わりがあります。
正規分布についての理解を深めることはサンプルサイズの設計について理解を深めることにもなるのです。
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正規分布とは何か？
正規分布は統計学で用いられる関数の一つです。
連続変数のあるデータを集めたときに、そのデータがどのように分布しているかを表したものです。
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正規分布の特徴
正規分布には以下のような特徴があります。
● 平均値 = 中央値 ＝ 最頻値（データの平均値・中央値・最頻値が一致する）
● 平均値を中心にして左右対称にデータが分布している
● 平均値 ± 1標準偏差 の範囲に68.72%のデータが含まれている
● 平均値 ± 2標準偏差 の範囲に95.45%のデータが含まれている
グラフ中の SD とは標準偏差（standard deviation）のことです
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最後に
今後も臨床研究に関して学んだことを記していきたいと思います
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ありがとうございました!!
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