昨日、弊社が運営するBBC（医療統計大学校）の会員向けセミナーを実施しました。
そこで非常に白熱したのが、「通常の信頼区間」と「Clopper-Pearson（クロッパー・ピアソン）の信頼区間」の使い分けに関する議論です。

信頼区間とは、割合などの「本当の確率」がどの範囲にあるかを推定するものですが、サンプルサイズが極端に小さい場合や、確率が0%や100%に近い場合、通常の計算方法ではおかしな結果になってしまいます。
そんな時に使うのが、厳密な計算を行う「Clopper-Pearsonの信頼区間」です。

しかし、どんな時でも厳密な方を使えばいいというわけではありません。データの特性（N数や偏り）を見極め、どちらの手法を採用するかを『使い分ける』ことが求められます。

ここから言えるのは、「AI時代における人間の判断力の重要性」です。

AIや統計ソフトを使えば、どちらの手法も一瞬で計算してくれます。しかし、「今回の臨床研究の目的とデータにおいて、どちらを採用するのが妥当か」という最終的な『判断』は、絶対にAIにはできません。

そして、その判断を下すためには、それぞれの統計手法の特性を知っているという「基礎知識」が不可欠です。AI時代を生き抜く研究者に必要なのは、計算スキルではなく、基礎に裏打ちされた『判断力』なのです。

※番組内で紹介したYouTube動画はこちら！
「【医療統計】割合の信頼区間（Clopper-Pearson）の使い分けを解説」
https://www.youtube.com/watch?v=UndLkeITGKU


▼いちばんやさしい医療統計（月・火・木・金 19時更新）
https://www.youtube.com/@best-biostatistics

▼新チャンネル「エビ脳」（エビデンス×脳科学）
https://www.youtube.com/@evi-nou

▼無料メルマガのご登録はこちら
https://college.best-biostatistics.com/p/LP1?ftid=mYxO4BLqNoF0


🔥【企業経営者・大学関係者の方へ】 「自社の技術を科学的にブランディングしたい」 「研究シーズを社会実装したいが、ビジネスパートナーがいない」 そんな課題をお持ちの方は、ぜひ一度ご相談ください。 科学とビジネスの翻訳家として、最適なプロジェクトを設計します。
👉 産学連携・共同研究のご相談についての詳細はこちら： https://dt-seed.com/clp/academia-collaboration

🎓【統計を学びたい個人の方向け】 もちろん、教育活動も継続・強化します！ Youtube・ブログで言えない「統計の実践的なノウハウ」は、引き続きメルマガで配信中です。
👉 吉田の無料メルマガはこちら： 数量限定で書籍「統計を身につける5つのステップ」＆朝活ライブのアーカイブもプレゼント中。 https://college.best-biostatistics.com/p/LP1?ftid=mYxO4BLqNoF0