中心傾向の尺度は、生物統計学でデータセットの平均または中心を識別するために使用されるツールです。これらは、データ分布を理解して要約するための単一の代表値を提供します。
平均値はそのような尺度の 1 つであり、データセット内のすべての値を合計し、値の数で割って計算されます。たとえば、血圧の平均値 (120、130、140、150) は 135 になります。ただし、平均値は極端な値や外れ値の影響を受ける可能性があります。
中央値は、別の尺度で、順序付けられたデータセットの中央値を表します。極端な値の影響が少ないため、偏ったデータに対する貴重な尺度となります。たとえば、コレステロール値の中央値 (150、160、170、180、190) は 170 になります。
データセット内で最も頻繁に出現する値を示すモード（最頻値）は、カテゴリデータまたは離散データに役立ちます。1 日に吸うタバコの本数 (10、15、20、20、25) のデータセットでは、モードは 20 になります。最後に、中間範囲はデータセットの最大値と最小値の間の中心値であり、最高値と最低値を平均して計算されます。クラスの生徒の身長 (センチメートル) のデータセット (122、130、116、118、110、135、145、および 123) の場合、中間範囲の身長は 127.5 cm になります。
中心傾向の尺度は、生物統計学において重要な役割を果たします。中心傾向の尺度により、データセットの典型的な値または中心値を特定できるため、データを効果的に要約および分析するのに役立ちます。
章から 2:
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2.3 : 中心傾向: 分析
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2.1 : 生物統計学: 概要
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2.2 : データ: 種類と分布
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2.4 : データ: 変動性: 分析
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2.5 : 統計的仮説検定
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2.6 : 仮説検定における精度と誤差
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2.7 : パラメトリックデータを分析するための統計的手法: ANOVA
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2.8 : パラメトリックデータを分析するための統計的手法: ANOVA
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2.9 : 仮説検定における統計的推論手法: パラメトリックデータとノンパラメトリックデータ
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2.10 : バイオ医薬品研究: 臨床研究の基本
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