フィッシャー三原則について詳しく解説!【統計入門】

研究をするにあたって、避けられないのが誤差。誤差をなくすことは不可能ですが、実験方法を工夫することによって、正しく評価し、減らすことができます。今回は、研究と誤差の種類、誤差を正しく評価する方法についての記事です。
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実験研究観察研究
系統誤差偶然誤差
フィッシャーの3原則フィッシャーの3原則:反復
フィッシャーの3原則:無作為化フィッシャーの3原則:局所管理
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実験研究と観察研究

実験研究
実験研究:ある研究対象に対して、介入を行い、その効果を検証する。

実験研究は、一般に実験と言われているものを指します。科学実験などの、人為的に行われる研究のことです。

観察研究
観察研究:介入を行わず、その場で起きてることや、起きたことをみる。

人為的な介入が難しいものについて、研究する際に行われます。社会科学や臨床で行われることが多いです。

研究結果の誤差:系統誤差と偶然誤差

誤差:実際に収集された調査結果と真の値との差

研究の際、条件の違いにより、調査結果が変わってしまうことがあります。これによって、本当に知りたい「真の値」「調査結果」との間に、誤差が生じます。

例えば、肥料による植物の成長具合を、測定するとします。このとき、温度や日照時間、植物の個体差など、肥料以外の要因によって、成長具合が変わってしまうことがあります。これにより、真の値(肥料の効果のみによる成長具合)と、調査結果との、誤差が生まれます。

誤差には2種類あります

系統誤差
系統誤差:測定値への影響が、偶然によらず、一定の傾向を持った誤差

上の例の、温度日照時間はこれに当たります。この2つの要因が、調査結果に与える影響が、一定の傾向を持つからです。温度が植物にとって適温だと、植物の成長は進むだろうし、暑すぎたり寒すぎたりしたら、植物の成長は止まってしまいます。日照時間も同じです。

偶然誤差
偶然誤差:測定値への影響が偶然によってきまる誤差

上の例では、植物の個体差がこれにあたります。植物には全く同じものはなく、根の形状や、付着している微生物の数は異なるでしょう。しかし、これらの要因による影響は予測不可能です。微生物が1匹多く付着していたら、0.1%成長しやすい。なんてことは言えません。 このように、誤差が測定値を大きくする方向に働くか、小さくする方向に働くか、あるいはなんの影響も与えないかが、偶然によって決まるものを、偶然誤差と言います。

フィッシャーの3原則:誤差を正しく評価するための原則

より真の値に近い、調査結果を得るため、守るべきガイドラインがこのフィッシャーの3原則反復、無作為化、局所管理の3つからなります。

反復
反復:同じ条件での実験を繰り返す→偶然誤差の大きさを評価
無作為化
無作為化:比較したい水準を無作為に割り当て→系統誤差を偶然誤差に変換
局所管理
局所管理:実験の場の一部を均一にする→系統誤差を取り除く

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