【アンケートなんてするな】効果検証のためのアンケート分析本10冊読んだので書評書く。 - Qiita
アンケート(questionnaire)って多数決とるものだと思ってました。(小並感) アンケート調査して、そこからエビデンスになるものを見つけて、意思決定に使う。というところまでやりたいと考えた時に、「とりあえず多数決とりました」ってだけではあまりにもパンチ(説得力)が弱すぎると思って勉強し始めたのが始まりでした。 勉強してみるとアンケートって 質問文の聞き方だけで回答が偏る 質問で聞いたことしか収集できない 集めたいように設計することもできる などなど気にするべきところがたくさんありました。 中にはこのような注意点を「知らないor知っていて政治的に利用」する事に対して(正しく使えないなら)アンケートなんてするなと書いてある本もありました。 アンケートはPDCAのどの段階でも使うことができ、(結果に対応する因果に当たる)ユーザーの気持ち部分を定量化できるので、使いこなせるとかなり役立つデ
調査 - Wikipedia
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2012年2月） 雑多な内容を羅列した節があります。（2019年7月） 出典検索?: "調査" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL 調査（ちょうさ、英語: survey, research）とは、ある事象の実態や動向の究明を目的として物事を調べること。 概説[編集] 統計を取ることを「統計調査」というように、その目的あるいは対象の後に「調査」とつければ「その目的、対象について調べること」という意味になる。そのような場合、内容的には研究とあまり差がない。より狭い範囲では、対象に手を加えずにその有り様を記録することで、その点では実験とは
厚生労働省：死因順位(第5位まで)別にみた年齢階級・性別死亡数・死亡率(人口10万対)・構成割合
年齢階級 第１位 第２位 第３位 第４位 第５位 年齢階級 死因 死亡数 死亡率 割合(%) 死因 死亡数 死亡率 割合(%) 死因 死亡数 死亡率 割合(%) 死因 死亡数 死亡率 割合(%) 死因 死亡数 死亡率 割合(%) 総数 悪性新生物
バイオリン図 - Wikipedia
バイオリン図の例 PLOS Pathogensでのバイオリン図の例 バイオリン図（バイオリンず、英: violin plot）は、数値データを描画する手法の一つであり、箱ひげ図の両脇に90度回転させたカーネル密度グラフを付加したものに近い[1]。 概要[編集] バイオリン図は 箱ひげ図 に似ているが、異なる値のデータに確率密度を表示する点で異なっている。確率密度は、最も単純な場合にヒストグラムとなる。一般にバイオリン図には、箱ひげ図同様、データの中央値を示すマークと四分位範囲を示す箱も描かれる。この箱ひげ図に重ねて描画されるのはカーネル密度推定である。箱ひげ図のようにバイオリン図は複数のカテゴリ間での変数分布の比較に用いられる。例えば日中と夜間の温度分布の比較や、複数の製造業者での車両価格の分布などである。 箱ひげ図との比較[編集] バイオリン図には箱ひげ図よりも多くの情報が含まれる。箱ひ
日本統計学会 The Japan Statistical Society
2024年度統計関連学会連合大会 2024年9月1日（日）～5日（木）東京理科大学（神楽坂キャンパス） 第二報(2024.3.2)を掲載しました。
実証研究 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "実証研究" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2023年3月） 実証研究（じっしょうけんきゅう、英語：empirical research）は、直接的な観察や経験によって知識を得る方法である。 概要[編集] 経験的証拠[注 1]は、質的、量的に分析され得る。証拠の定量化や、質的にその筋を通すことで、研究者は経験的な質問に答えることができる。通常はデータと呼ばれる証拠を集め、明確に定義や回答を行う。研究計画は、分野や調査される疑問によって異なるが、多くの研究者は、社会科学や教育の研究室で研究出来ない問いかけに対し、より良い答えを
統計的因果推論 - Wikipedia
統計的因果推論（とうけいてきいんがすいろん、英: Causal inference in statistics）とは、実験データや観察データから得られた不完全な情報をもとに、事象の因果効果を統計的に推定していくことである[1]。20世紀後半から、ジューディア・パールや、ドナルド・ルービンらによって発展を遂げた。なお、「因果推論(Causal inference)」とのみ言う場合は、統計学に限らず哲学などを含めた、より広範な領域の議論を含むが、統計学、データサイエンス、経済学に関連する文脈で「因果推論」と言われる場合、しばしば「統計的因果推論」の手法に関わるものを指していることが多い。 手法[編集] 統計的因果推論のより具体的な手法としては、次のようなものが含まれる。[2] 実験計画法[編集] ランダム化比較試験（RCT：randomized controlled trial）： RCTは、
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仮説検定とP値
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