統計処理で陥りやすい問題点

　近年コンピュータの普及により，データを統計的に解析することが著しく容易になり，統計解析の理論を知らなくとも，各種複雑な分析が可能になってきた。それに伴い，ある程度の統計的な解析がなされていないと，科学的な研究とは認め難いというような風潮もあるように思う。そのため，特定の研究を行なう場合，得られたデータを統計的に処理することが大前提となり，このため一つの落し穴に研究者は陥りやすくなる。すなわち，研究者自身が自分の集めたデータの特性を良く把握しないうちに，統計的な解析を行なうということが起こりうる。たとえば，血圧やコレステロール値などの生理学的検査結果を，単に平均値や分散のみで示して満足することがよくある。しかし，血糖値などの測定値をヒストグラムなどで図示し，その分布をながめることも，実はきわめて重要なことなのである。このような手法は記述統計学descriptive statisticsとよばれているが，実は研究の初期の段階ではきわめて有用であり，カルテや調査票からの誤記入やデータのパンチミスなどを発見するためにも，必ず行なうべきものである。また，研究対象となった患者群の職業，年齢構成，性，居住地，病院への来院理由などは，研究の基礎資料として把握されている必要がある。これらの点が押さえられていれば，その後の推測統計学inductive statisticsの手法を用いる際の助けにもなるし，結果の解釈でも大きな誤りを犯すこともなくなるはずである。