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Sukimaru | Quick Dive into Medical Statitics
Япония
Добавлен 28 мар 2021
At Sukimaru, you can learn medical statistics from scratch in your spare time.
Our channel is aimed at medical students, medical residents, physicians, nurses, pharmacists, rehabilitation staff, medical news reporters, and anyone involved in medical literature. Our goal is to lower the learning barriers for everyone and collectively enhance statistical literacy.
Join us to complement your statistical literacy and strive towards a world where everyone can understand evidence!
↓ Blog and Twitter of the people behind this channel.(The linked webpages are in Japanese)
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Variance and Standard Deviation(SD)
The second episode's topic is "Variance and Standard Deviation(SD)"
We will explain the definitions of variance and SD, and discuss how to calculate them and use them. We provide concrete examples for easy understanding.
■Chapters
00:20 Today's topic
00:30 Conclusion
00:48 What is "SD"?
01:01 An example to use "SD"
01:28 The definition of "SD"
02:05 How to calculate "SD"
03:16 Another example to use "SD"
03:44 Summary of the explanation so far
04:19 How is "SD" useful?
04:45 Why take the square root of variance?
05:22 "SD" in normal distribution
05:52 "SD" in non-normal distribution
06:11 A real-world example
07:03 Key takeaways
This channel aims to explain medical statistics as comprehensibly as possible...
We will explain the definitions of variance and SD, and discuss how to calculate them and use them. We provide concrete examples for easy understanding.
■Chapters
00:20 Today's topic
00:30 Conclusion
00:48 What is "SD"?
01:01 An example to use "SD"
01:28 The definition of "SD"
02:05 How to calculate "SD"
03:16 Another example to use "SD"
03:44 Summary of the explanation so far
04:19 How is "SD" useful?
04:45 Why take the square root of variance?
05:22 "SD" in normal distribution
05:52 "SD" in non-normal distribution
06:11 A real-world example
07:03 Key takeaways
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Видео
Mean vs median; what’s the difference? #1
Просмотров 554Год назад
The first episode's topic is "Mean and Median." We will explain the definitions of the mean and median and discuss how to use them appropriately, providing concrete examples for easy understanding. ■Chapters 00:41 Conclusion 00:57 What is "measure of central tendency"? 01:35 An example to use "measure of central tendency" 04:00 Summary so far 04:21 Which one should you use, "mean" or "median"? ...
「エビデンス」に振り回されない！必ず見るべき6つのチェック項目【解説】
Просмотров 2,6 тыс.Год назад
巷に溢れかえる一見スゴそうな「エビデンス」たちに振り回されないため，注目すべき6つのポイントを解説しました。 適切な距離感をもって，"健全に懐疑的に" いきましょう。 以下の過去動画もぜひ参考にしてください。 【解説】多重検定の問題とは | 仮説生成と仮説検証 ruclips.net/video/ffB472dx8H0/видео.html 【解説】αエラー・βエラーとは何か？｜「統計学的に有意」の限界 ruclips.net/video/sa54wdJhzFk/видео.html 当チャンネル動画 13作目です。 ■目次 00:31 エビデンスをみたときのチェックリスト 01:24 (1)ソースはどこか 02:29 (2)データは公開されているか 04:49 (3)一般化可能性はどうか 05:42 サンプルサイズの問題 06:09 途中終了の問題 07:08 (4)頑健な主解析か...
【解説】主要エンドポイントと二次エンドポイントの違いとは？
Просмотров 1,7 тыс.Год назад
シリーズ「RCTを吟味する」第3弾。後付け解析などで盛られがちな「臨床試験の結果」を鵜呑みしないための必須知識を解説しました。 なおこの動画ではαエラー/βエラーについての基本知識は既知として扱っています。 そちらの解説動画(ruclips.net/video/sa54wdJhzFk/видео.html)もぜひご覧ください。 当チャンネル動画 12作目です。 ■目次 00:22 主要エンドポイントと二次エンドポイントについて知るべきこと 00:46 今回の結論 01:06 ある糖尿病治療薬の臨床試験の例 02:15 今回の内容 02:30 主要エンドポイントとは 03:10 臨床試験の設定の例 05:01 power analysisの例 06:27 エンドポイントのすり替えは厳禁 07:21 すり替えに気づくには 08:40 二次エンドポイントとは 10:12 二次エンドポイント...
【解説】αエラー・βエラーとは何か？｜「統計学的に有意」の限界
Просмотров 5 тыс.2 года назад
統計学的仮説検定とその限界を理解する上で必要不可欠な概念「αエラー・βエラー」について平易に解説しました。 「統計学的に有意」＝「科学的お墨付き」と自信過剰に考えてしまわないための必須知識です。 なお「理想的なランダム化ができていたとしても」これらエラーの限界があるということであり，実際にはこれに加えてバイアスの問題もあります。 現実には「理想的なランダム化はほぼ実現不能」であることに注意が必要です（詳細：ruclips.net/video/pDrHuzIQskM/видео.html）。 本チャンネル動画第11回です。 ■目次 00:18 αエラー・βエラーを知る意義 00:46 今回の結論 01:14 今回の内容 01:28 統計学的仮説検定の復習 02:01 仮説検定の4STEP 02:50 統計学的に有意とは 03:25 p値が十分に小さいとは 03:49 αエラーとは 04...
【解説】ソフトエンドポイントとハードエンドポイントの違いとは？
Просмотров 1,2 тыс.2 года назад
シリーズ「RCT を吟味する」第2弾。臨床試験のアウトカムの客観性を適切に評価するための基本知を解説します。 前回の代用エンドポイント(ruclips.net/video/CywsFF9ijIk/видео.html) に引き続き，ランダム化比較試験（#RCT ）を批判的に吟味するための必須知識です。 皆さんはソフトなのがお好きですか？ハードなのがお好きですか？ 当チャンネル動画第10弾🎉です。 ■目次 00:24 今回の結 00:43 ある臨床試験の例 01:06 全般改善度（CGI）とは 01:58 今回の内容 02:14 ハード/ソフトエンドポイントの意味 02:31 ハードエンドポイントの例 02:44 最もハードなエンドポイント 03:28 ハードエンドポイントの欠点 04:29 ソフトエンドポイントの例 04:50 ソフトエンドポイントの欠点 05:24 ここまでのまとめ...
【解説】代用エンドポイントとは？真のエンドポイントとの違い
Просмотров 1,5 тыс.2 года назад
ランダム化比較試験 (#RCT) を批判的に吟味することを目標に，具体的な読み方を扱うシリーズ「RCTを吟味する」1本目。 しばしば誇張される論文の結果やプレスリリースを無批判に受け入れないため必須の知識を共有します。 エンドポイントの注意点(03:29) で言及した「多重検定」の問題についてはこちら ▶「多重検定」解説動画：ruclips.net/video/ffB472dx8H0/видео.html 動画中で代用エンドポイントの問題例として挙げた研究の例はこちら ▶︎ 経口糖尿病薬と心筋梗塞リスクの例 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/17517853/ ▶︎米国で迅速承認された抗がん剤と生存期間の例 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34497044/ ▶︎データの改善と認知機能の例 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33135381...
【解説】95%信頼区間とは？その限界と注意点
Просмотров 32 тыс.2 года назад
医学論文において結果の値と合わせて表記されることが多い”95%信頼区間”。 その意味や基本的な算出方法，解釈の注意点について平易に解説します。 なお本動画は「標準誤差」の知識を前提としています。そちらの解説動画も見て頂けたら嬉しいです (ruclips.net/video/dAA4jjqbzmQ/видео.html) またサブグループ解析で言及した「多重検定」の問題についてはこちらをご覧ください。 ▶「多重検定」解説動画：ruclips.net/video/ffB472dx8H0/видео.html 本チャンネル動画 第8作目です。 ■目次 00:15 信頼区間と解釈の誤解 01:12 今回の結 01:32 今回の内容 01:43 前回の復習 | 推測統計 02:23 前回の復習｜標本平均 02:58 前回の復習｜中心極限定理 03:34 標本平均の分布 04:15 区間推定とは...
【解説】標準誤差とは？ 標準偏差との違い・使い分け
Просмотров 25 тыс.2 года назад
第7回のテーマは「標準誤差」です。 “標準偏差“とどう違うの分かりづらい“標準誤差“。 その意味と定義について、根本的なところから解説していきます。 標準誤差を理解していく上で外せない “標本平均”・“中心極限定理”といった概念も併せて具体的な例を使いながら説明します。 ────────── ※標準誤差については σ/√n ではなく s/√n とする教科書もありますが，この動画では σ/√nを「標準誤差」， s/√n を「標準誤差の推定値」とする立場を採用しました。 ────────── 動画中「推測統計」「標準偏差」については既知の内容として扱っています。 これらの概念については，以下の動画であわせてチェックいただけますと幸いです。 ▶︎「推測統計」解説動画：ruclips.net/video/pDrHuzIQskM/видео.html ▶︎「標準偏差 SD」解説動画：rucl...
【解説】多重検定の問題とは | 仮説生成と仮説検証
Просмотров 6 тыс.2 года назад
第６回のテーマは「多重検定の問題」です。 統計学的仮説検定の際に注目されやすいP値。 ”低ければどんな時でも対立仮説が真である”というわけではありません。 低いP値を生み出すことができてしまうのが「多重検定」です。 今回の動画ではなぜ多重検定にそうした問題が生じるのか また、どのような場合に問題とすべきなのかを解説しています。 動画の初めに前回までの復習を入れていますが 推測統計・仮説検定については 前回の動画（ruclips.net/video/dxQd7N3wqps/видео.html） および前々回の動画（ruclips.net/video/pDrHuzIQskM/видео.html） を参照頂けると幸いです。 なんか後半になるにつれダミ声になっていますが・・し、仕様ということで・・ ■目次 00:24 今回の結論 00:50 多重検定の問題とは 01:11 前回までの復習...
【解説】統計学的に有意とは｜P値と仮説検定
Просмотров 25 тыс.3 года назад
〔※注〕06:08 正しいP値の定義は「帰無仮説の下での『特定の統計モデル内で』ランダム性のみで手元の標本データ『以上に極端な値』が得られる確率」（またこれは厳密には null P値）です。詳細は以下をご参照ください。note.com/sukimaru/n/n65be7272fb8d 第５回のテーマは「統計学的仮説検定」と「P値」です。 論文では必ず出てくる“有意差“。 “有意差がある“＝“臨床的に有効である”という単純な思考に陥らないために その背景にある意味を説明した動画です。 なお今回は特に述べていませんが， 実際の研究は「標本をランダムに抽出する」（01:05）時点から バイアスされており「一般化可能性」の問題も抱えています。 前回の動画（ruclips.net/video/pDrHuzIQskM/видео.html） もあわせて見ていただければ幸いです。 ■目次 00:3...
【重要】推測統計とは何か？～標本と母集団～｜論文結果の「過度な一般化」に注意
Просмотров 4,2 тыс.3 года назад
第４回のテーマは「推測統計」・「標本」⇆「母集団」。 全ての医学・科学論文の大前提となる概念です。 実際の論文を読んで、その結果が患者さんに応用できるのかどうか？ 「過度な一般化」をしないため必ず必要な知識を一通りザッと解説しています。 ■目次 00:27 今回の結論 00:45 ランダム化比較試験の例 01:32 ランダム化比較試験の問題点 02:21 「ランダム抽出」とは 02:51 「推測統計」とは 03:34 「記述統計」と「推測統計」 04:22 小括① 04:51 「推測統計」の問題点 05:45 「確率的な誤差」と「系統的な誤差」 05:57 「確率的な誤差」とは 06:41 「系統的な誤差」とは 07:59 「系統的な誤差」の例と「準母集団」 09:28 小括② 10:01 実際の論文の仮想例 11:44 まとめ ■スキマル 「スキマでマルっと医療統計」は臨床医、研修...
【解説】四分位範囲(IQR)の説明と箱ひげ図の見方｜スキマで医療統計 #3
Просмотров 6 тыс.3 года назад
第３回のテーマは「四分位範囲(IQR)」。 四分位範囲の算出方法と、その具体的な活用例として箱ひげ図を中心に説明していきます。 ■目次 00:21 今回の結論 01:11 「四分位範囲」とは？ 02:56 「四分位範囲」の使い方 03:30 「箱ひげ図」の見方 04:39 外れ値のある「箱ひげ図」 05:17 「箱ひげ図」の具体例 05:55 「箱ひげ図」の練習問題 07:36 実際の論文での使用例 08:13 まとめ ■スキマル 「スキマでマルっと医療統計」は臨床医、研修医、医学生、看護師、薬剤師、リハビリスタッフ...etcの皆様にできるだけ分かりやすく、短時間で医療統計を解説していくチャンネルです。 ■チャンネル登録はこちらから ruclips.net/channel/UCrUvlLhPCOhVIwVzFwlWl8A ■このチャンネルを作っている人 市中病院勤務、内科医2人で運...
【解説】標準偏差（SD）と分散について 9 分で解説 | スキマで医療統計 #2
Просмотров 10 тыс.3 года назад
第２回のテーマは「標準偏差」。 分散、標準偏差の計算方法と違い、そして標準偏差を使うことの利便性について確認していきます。 ■目次 00:32 今回の結論 00:39 「標準偏差」とは？ 01:27 「標準偏差」「分散」の計算方法 02:07 「標準偏差」の計算の具体例 04:08 小括 05:23 「標準偏差」の利点①：単位が揃う 06:07 「標準偏差」の利点②：正規分布との相性 07:28 実際の論文での使用例 08:51 まとめ ■スキマル 「スキマでマルっと医療統計」は臨床医、研修医、医学生、看護師、薬剤師、リハビリスタッフ...etcの皆様にできるだけ分かりやすく、短時間で医療統計を解説していくチャンネルです。 ■チャンネル登録はこちらから ruclips.net/channel/UCrUvlLhPCOhVIwVzFwlWl8A ■このチャンネルを作っている人 市中病院勤...
#1 What the difference between mean and median?
Просмотров 8 тыс.3 года назад
第１回のテーマは「平均値と中央値」。 平均値と中央値の定義、そしてその使い分けについて、具体例を出しながら分かりやすく説明していきます。急に声変わりすることがありますが‥仕様です。 ■目次 00:32 今回の結論 00:44 「代表値」とは？ 01:54 「平均値」の計算方法 02:26 「中央値」の計算方法 03:27 小括 04:21 ヒストグラムを書く 06:28 中央値の強み 07:22 平均年収の問題 08:46 まとめ ■スキマル 「スキマでマルっと医療統計」は臨床医、研修医、医学生、看護師、薬剤師、リハビリスタッフ...etcの皆様にできるだけ分かりやすく、短時間で医療統計を解説していくチャンネルです。 ■チャンネル登録はこちらから ruclips.net/channel/UCrUvlLhPCOhVIwVzFwlWl8A ■このチャンネルを作っている人 市中病院勤務、内...