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生命科学の実験デザイン
#今日の30分 -1分。「生命科学の実験デザイン」138ページまで。検出力について。検出力に影響する要因は4つ。効果量、ランダムなばらつきの大きさ、実験デザイン、サンプルサイズ。これらのうち、効果量とランダムなばらつきの大きさはわからないことが多いため、推測、仮定する必要がある。
— ざっきー dev (@zakky_dev) 2022年9月26日
#今日の30分 -1分。「生命科学の実験デザイン」149ページまで。検出力を上げるための方法について。検出力の目安は80%程度だ。検出力を高める場合、収穫逓減の法則が働き、高くしようとするとより大規模な実験になっていくため。妥当な数値は実験により異なるため、あくまで目安。
— ざっきー dev (@zakky_dev) 2022年9月27日
#今日の30分 -2分。「生命科学の実験デザイン」158ページまで。検出力の比較と実験デザイン関係のいくつかの用語導入。検出力はサンプルサイズの違いで比較するだけでなく、異なる実験デザイン間での比較にも使える。同じ問いを調べるに当たり、最適なデザインを考えるために役立つ。
— ざっきー dev (@zakky_dev) 2022年9月28日
#今日の30分 -2分。「生命科学の実験デザイン」168ページまで。ランダム化、因子のレベルが2以上の場合、完全ランダム化実験の長所と短所について。個体を処理群にランダムに割り振る他に、処理群の扱いや、測定の順番などでも交絡が発生する余地はある。あらゆる段階でランダム化すること。
— ざっきー dev (@zakky_dev) 2022年9月29日
#今日の30分 -4分。「生命科学の実験デザイン」176ページまで。複因子デザインについて。1つの因子ではなく、2つ以上の因子を変化させる実験デザインを複因子デザインと言う。因子とレベルを組み合わせた対照群、処理群を用意して実験する。パターンを網羅した場合、統計解析が簡単。
— ざっきー dev (@zakky_dev) 2022年9月30日
#今日の30分 -1分。「生命科学の実験デザイン」186ページまで。複因子デザイン、レベルと因子、分割プロットデザインについて。レベルと因子は実験で知りたいことによって変わってくる。混同しやすい要素であるため、注意深くデザインすること。
— ざっきー dev (@zakky_dev) 2022年10月1日
#今日の30分 +1分。「生命科学の実験デザイン」196ページまで。ラテン方格デザイン、実験デザインにおける統計検定、ブロック化について。ラテン方格デザインは複因子デザインの一つで、厳しい条件を満たした場合に実験単位の数を減らせる利点を持つデザイン。
— ざっきー dev (@zakky_dev) 2022年10月2日
ふりかえり
前回の結果
- タイミングを決めて「今日の30分」とは別枠で本を読む
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今回の追加活動
前回の活動を継続