【EZR/R】解析結果を決めるのは、手法じゃない

前回まで、統計解析には

「探る（EDA）」と「確かめる（CDA）」という2つの側面があり、

探索的な姿勢が確認的な検定の土台になっている、

という話をしてきました。

今回は、この2つを含めて、

統計解析全体をもう少し大きな視点から捉え直してみます。

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統計解析は「3つの要素」が絡み合ってできている

日本の医学統計の分野では、

統計解析を「データ・方法論・解析者」という

3つの要素が絡み合う一つの過程として捉える考え方があります。

データ：集められた生の情報

方法論：t検定やロジスティック回帰といった、解析の手法

解析者：データと方法論を橋渡しする、人

この3つは、切り離してバラバラに扱えるものではありません。

同じデータ、同じ手法を使っても、

解析者がデータの背景をどれだけ理解しているか

によって、導き出される結論の質は大きく変わります。

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「データを見る」ことは、単なる下準備ではない

これまでは、

EDA（データをまず見る）を、CDA（仮説を検定する）の

前段階・準備のように説明してきました。

ですが、もう少し丁寧に言うと、

データを診断すること自体が統計解析という

営みの中心的な部分を占めています。

外れ値や欠損のパターンを確認する作業は、

単なる「掃除」ではなく、

データの中にどんな構造や物語が隠れているかを読み取る、

解析そのものの一部なのです。

生のデータは、それ自体では冷たい数字の集まりに過ぎません。

そこにフィルター（考え方・視点）を通すことで、

初めて意味のある知見が浮かび上がってきます。

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解析者の「腕」が問われる理由

同じデータ、同じ手法を使っても、

解析者によって出てくる結論の質が変わる。

これは、統計解析が単なる機械的な計算作業

ではないことを意味しています。

・データの出所や背景を、どれだけ理解しているか

・前提条件（正規性、外れ値の有無など）を、どれだけ注意深く確認しているか

・出てきた結果を、臨床的にどう解釈し、意味づけるか

これらはすべて、

手法を選ぶ知識とは別の、解析者としての経験や姿勢

に関わる部分です。

統計ソフトが自動で計算してくれる時代だからこそ、

この「腕」の部分の重要性は、むしろ増しているとも言えます。

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まとめ

・統計解析は、データ・方法論・解析者という3つの要素が絡み合う、一つの「過程」である

・データを診断すること（EDA）は、単なる準備作業ではなく、解析そのものの中心的な部分を占めている

・同じデータ・同じ手法でも、解析者の理解や姿勢によって、結論の質は大きく変わる

ここまで、データの基礎

（表記ゆれ、欠損値、外れ値、カテゴリ変数、1行＝1症例）と、

解析の考え方（EDA・CDA・統計解析全体の過程）を見てきました。

次回からは、いよいよ具体的な統計手法のt検定やカイ二乗検定といった、

実際に使う道具そのものに踏み込んでいきます。