医療統計学におけるフィッシャーの3原則

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医療統計学におけるフィッシャーの3原則

 

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医療統計学におけるフィッシャーの3原則

 


実験計画法における基本原則として、フィッシャーの3原則があります。

 

フィッシャーとは、R.A.Fischer(1890-1962)、現代統計学の父と呼ばれた人です。

 

             

 

フィッシャーは英国ロザムステッド農場で統計の仕事をしていました。

 

どういう作付け条件だと最も農作物が効率よく育つか、その方法をあれこれ模索しているうちに、統計学のなかでも実験計画法という方法が効果的であることを編み出したのです。

 

フィッシャーの3原則(反復、無作為化、局所管理)とは以下です。

 

反復

 

1つの処理に対して少なくとも2回以上の繰り返しが必要です。数が多いのが大事とさんざん言っているのがこれです。

 

1度だけのデータは信用できません。

 

1度だけでは偶然のばらつきがどの程度あるのかが評価できません。

 

したがって相対的に,群間の違いが偶然のばらつきに比べて,統計的に意味があるほど大きいのかということも評価できないわけです。

 

無作為化

 

実験の順序や空間的にどの場所にどの実験群を割り当てるのかをランダムに、つまり無作為に決める必要があります。

 

ある特定の処理条件を農地の特定の場所にかためてしまうと,その場所がたまたま水はけがよかったり肥沃だったりした場合,処理効果によるものか場所の効果によるものかの判別ができなくなります。

 

このようなある特定の場所による効果を系統誤差(systematic error)といいます。

 

無作為に処理条件を配置させることにより,系統誤差を偶然誤差(random error)に転化させることができるわけです。

 

局所管理

 

実験が大規模で、実験全体を無作為化するのが妥当でないとき、実験をある程度細分化してブロックを構成します。

 

ブロック内で処理条件を無作為化し,ブロック内のバックグラウンドが均一になるよう管理すると、系統誤差の一部がブロック間変動として除去できます。

 

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⇒    実験計画法

 


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