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学習のポイント データの「真ん中」を示す代表値には個性があります。外れ値に弱い「平均値」と、それに強い「中央値」の違いを理解し、状況に応じて正しく使い分けることがデータ読解の鍵です。 🗳️ 平均値 (Mean) 全員参加の民主的リーダー 全てのデータ...

統計学が最強の武器になる3つの理由 AI時代の医療では、データを正しく理解し活用するために統計学が不可欠です。この記事では、その核心となる「記述統計」「推測統計」「データリテラシー」の3つの概念を解説します。 📝 記述統計 データの全体像を把握...

因果のはしご：AIが賢くなるための3ステップ AIが単なるパターン認識を超え、真の知性を得るには「なぜ？」を理解する必要があります。この記事では、ジュディア・パール博士が提唱した「因果のはしご」の3ステップを通じて、AIが賢くなるための道筋と、そ...

因果推論の2大潮流とその架け橋 「なぜ？」という問いに科学的に答える因果推論には、主に2つのアプローチがあります。物事の仕組みを「地図」のように描く因果グラフ(DAG)と、「もしも」の世界を厳密に比較するポテンシャルアウトカムです。そして、この2...

学習のポイント データを見るだけの「観察」では、交絡によって真の因果関係は見えません。本章では、「もし介入したら」という因果の問いに答えるための強力な言語「do演算子」の概念と、それを用いて観察データから真の効果を計算するまでの思考プロセス...

因果グラフを読み解く3つの交通ルール 因果関係を正しく見抜くには、DAG（因果の地図）の交通ルール「d分離」を理解することが不可欠です。このルールを使い、交絡の原因となる「バックドア」を適切に塞ぎ、調整してはいけない「合流点」の罠を避ける方法...

学習のポイント 「相関」と「因果」を見分けるための強力な思考ツール、DAGとSCMを学びましょう。これらのツールを使えば、複雑なデータの中から真の関係性を見抜き、より良い意思決定を行うための「因果の地図」を描けるようになります。 🤔 見せかけの相...

因果推論を支える３つの大原則 医療の観察データから信頼できる結論（因果）を導き出すには、「交換可能性」「ポジティビティ」「整合性」という３つの重要な前提（お約束）を満たす必要があります。これらが分析の土台となり、結果の信頼性を保証します。...

因果推論の学習ポイント 薬の「本当の効果」を知るには、単純比較の落とし穴を避け、因果関係を正しく捉える統計学の視点が必要です。その核心となる3つの重要概念を解説します。 ⚠️ 統計学のワナ なぜ単純比較は危険か 「薬を飲んだ/飲まない」の単純比較...

臨床の現場で、ふとこんな風に考えることはありませんか？ 「もし、あの患者さんにもう一つの治療法を試せていたら、今頃どうなっていただろう？」「この新しい薬を使わなかった世界線では、患者さんのQOLはもっと高かったのかもしれない…」 こうした、私...