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博士(スポーツ科学)【Ph.D. (Sport Sciences)】/統計検定準1級・専門統計調査士・英検準1級・TOEIC895・看護師免許

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博士(スポーツ科学)【Ph.D. (Sport Sciences)】/統計検定準1級・専門統計調査士・英検準1級・TOEIC895・看護師免許

  • Rで統計解析

    Rを使って、さまざまなデータ分析に挑戦しています。間違い等ありましたらご指摘いただけると非常にありがたいです。

  • Python超初心者でも簡単なコードでグラフを描く

    このマガジンでは、簡単なコードでさまざまな種類のグラフを描く方法を紹介しています。pythonがほぼ初めてという人向けです。

  • Rを使って構造方程式モデリングを実装しよう！

    構造方程式モデリング、媒介分析、探索的因子分析、確認的因子分析、統計的因果探索・ベイジアンネットワークの実装について説明。構造方程式モデリングを行ってみたいけど、何から始めていいか分からないという方におススメ。

  • Sogachin式統計検定突破法

    統計検定準1級・統計検定2級・統計調査士・専門統計調査士への挑戦にとって、元気とパワーをもらえる記事になっています！！！

  • 運動と脳機能の研究活動～大学院奮闘記～

    修士課程、博士課程での運動と脳機能の研究について

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ベイジアンネットワーク~因果の流れを捉えて予測する～

1. はじめに 　今回の記事ではベイジアンネットワークについて学んだことのアウトプットに挑戦しました。本記事の内容に関する間違いがあれば、ぜひご指摘いただけれると嬉しいです。 　統計的因果推論を学んでいると、因果関係は捉えたけども、そのモデルにて予測を行ってみたいと思うことがありました。因果推論と予測は別物なので、得られたデータを検討する際には注意しなければいけません。因果関係を明らかにするということは、原因となる要因が結果となる要因にどのような影響を及ぼしているかを明らか

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    • 構造方程式モデリング②～探索的因子分析・確認的因子分析・統計的因果探索～

      1. はじめに 　今回は、探索的因子分析・確認的因子分析・統計的因果探索について学んだことをnoteにまとめていきます。この3つの統計手法は名前からしてイカついですね。常日頃からイカつい体を目指して筋トレしている自分としては、魅力にあふれた名前です。ただ、イカつすぎて実際に上記の統計手法を実装しようとすると躊躇してしまうのではないかと思います。そう、ジムにいるイカついガタイのマッチョに話しかけたいけど怖いみたいな感覚ですね。ジムにいるマッチョの9割は優しい方だと勝手に考えて

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      • 構造方程式モデリング①～媒介分析による間接効果について～

        1. はじめに 　現在、構造方程式モデリング(SEM: Structural Equation Modeling)について学んでいます。「構造方程式モデリング」という名前がカッコいいですよね！この名前だけでも、このモデリングについて学びたいと思ってしまいます。今学んでいる構造方程式モデリングの知識の整理としてこのnoteを書いています。「ここの表現がおかしい」や「その説明は間違っている」があればぜひご指摘ください。さて、早速始めていきましょう！ 2. 構造方程式モデリング

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        • Sogachin式統計検定準1級突破法～34点でも諦めなければなんとかなる～

          　この度、統計検定準1級に晴れて合格することができました。初めて受験したときには34点という壊滅的な点数で、合格ははるか遠くにあって自分には無理なんじゃないかと思いました。そんな絶望的のなかでも、勉強を継続していけば不可能が可能になると実感しました。このようなバックグランドを持つ自分がどのような勉強をして合格にたどり着けたのかここにまとめていきます。 　ちなみに不合格だったときの成績は↓のようになっています。 　確率と確率分布という項目はなんとかできましたが、あとの統計的

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        • ベイジアンネットワーク~因果の流れを捉えて予測する～

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        • 構造方程式モデリング②～探索的因子分析・確認的因子分析・統計的因果探索～

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        • 構造方程式モデリング①～媒介分析による間接効果について～

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        マガジン

        • Rで統計解析
          12本
        • Python超初心者でも簡単なコードでグラフを描く
          9本
        • Rを使って構造方程式モデリングを実装しよう！
          3本
        • Sogachin式統計検定突破法
          4本
        • 運動と脳機能の研究活動～大学院奮闘記～
          12本
        • Sogachinの挑戦【ベイズ統計モデリング】
          5本

        記事

          階層ベイズモデリングに挑戦

          　 1. 想定したデータ取得環境 これまでは、一般化線形モデルを中心にベイズ統計モデリングを行ってきました。今回は一般化線形モデルでは当てはまらないモデルのデータ分析を行うために、階層ベイズモデリングに挑戦しました。 想定したデータ取得環境としては↓図をイメージしています。今回も自分が興味を抱いている運動と脳機能の研究計画をまねて理解の促進を図りました。 身体活動量とテストの点数との関係性に所属しているグループ(ここでは、部活の種類をイメージしました)の違いによるばらつ

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          階層ベイズモデリングに挑戦

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          ベイズ統計モデリングへの挑戦～ロジスティック回帰分析～

          　今回はベイズ統計モデリングのロジスティック回帰分析に挑戦して学んだことをまとめていきます。今回も、身体活動量に関する疑似データを乱数によって発生させて、そのデータをRとStanを用いてベイズ統計モデリングによるデータ解析を行っておいきます。 　今回のデータセットで想定した場面は↓の図のようになっています。 　ざっくり言うと、身体活動量と体格指数であるBMIがテストにどのように関わっているか明らかにしていきます。今回はテストにおける合格と不合格という2値を目的変数として、

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          ベイズ統計モデリングへの挑戦～ロジスティック回帰分析～

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          ベイズ統計モデリングに挑戦～重回帰モデル～

          前回までの取り組みでは単回帰をベイズ統計モデリングによって行いました。単回帰を行った記事はこちら↓。 今回はさらなる発展として重回帰のモデルに取り組んでいきます。また、これでまはStanを用いてMCMCサンプリングを行っていましたが、今回はbrmsを用いてMCMCサンプリングを行っています。 今回の統計モデルを実施するにあたりイメージした環境は↓のようになっています。 テストの成績に、身体活動量と体格の2要因がどのように関わっているか検証していきます。これらのデータは乱

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          ベイズ統計モデリングに挑戦～重回帰モデル～

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          ベイズ統計モデリング～単回帰～

          　今回は単回帰をベイズ統計モデリングによって検証していきます。今回も想像上の研究条件を考え疑似データを作成しました。今回の疑似データでは、「身体活動量とテスト成績の関係」という点に着目しました。自分にとって運動に絡めたほうが理解が進むのでこのような形にしています。イメージとしては↓の図のような感じです。 データセットは正規分布による乱数発生によって作成しました。データセット作成に関するコードは↓となっています。プログラミング言語はRを使っています。 #データセットta=r

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          ベイズ統計モデリング～単回帰～

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          ベイズ統計モデリング～2群間の平均値に差はあるのか～

          　現在、統計検定準1級の勉強に取り組んでいます。統計の勉強をするにつれて、ベイズ統計の面白さにはまりつつあります。そんな日々を送っているなかで、今後はベイズ統計で学んだことをこのnoteにアウトプットしていこうと考えています。 本記事を執筆するにあたり参考にしている書籍は、↓の書籍です。 この書籍の第6章の内容を参考にして、空想上での研究データを疑似的に作り、そのデータにてベイズ統計モデリングを適用しました。 　想定した研究データとは、本を読んだ後(Reading)に行

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          ベイズ統計モデリング～2群間の平均値に差はあるのか～

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          SogachinEnglish【TOEICの結果と今後の勉強方針について】

          　先月に受験したTOEICの結果がインターネットで公開されました。結果は、↓の図の通り895点でした。 　なんと奇跡的にも3月に受験したTOEICの結果と全く同じスコアでした(↓図)。こんなことあるんですね！ 点数上がってないから、英語の力が伸びていないんじゃない？と思われるかもしれません。たしかにそうかもですね。。。ただ、個人的には極端に点数が下がらなければOKとしています。現在の英語学習ではTOEICの点数を伸ばすことにそこまで拘っていません。英語力の一つの指標として

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          SogachinEnglish【TOEICの結果と今後の勉強方針について】

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          Sogachin式英検準1級突破法～筋肉と基礎からの逆襲編～

          　この度、2022年5月8日に受験した英検準1級(S-CBT)に合格しました。 　英検準1級の各パートの正答率を計算してみると、 リーディング: 78%、リスニング: 86%、ライティング: 81% (一次試験全体: 81%)、スピーキング: 74% (4技能全体: 79%)でした。リスニングが予想以上に得点できました。 　英語学習に関しては、試験対策ということを極力抑えるようにしています。と言うとカッコいいですが、本当は怠惰な性格のため試験対策に取り組むのがめんどくさい

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          Sogachin式英検準1級突破法～筋肉と基礎からの逆襲編～

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          Sogachin式専門統計調査士試験突破法～高得点よりも合格最低点主義編～

          　この度、専門統計調査という試験を合格最低点(合格基準点ギリギリ)で合格しました。 　この高得点を狙わずに、最低限の勉強で合格最低点を狙っていく巧(?)の方法についてこのnoteにまとめました。試験で高得点を取る方法は誰でも知っていると思います。そうです。たくさん勉強するんです。でも、合格最低点を試験で狙っていく方法はあまり知られていないと思います。そこで、このnoteでは限られた時間と教材でギリギリの合格を狙っていく方法を紹介していきます。試験にスリルを求める人にとっては

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          Sogachin式専門統計調査士試験突破法～高得点よりも合格最低点主義編～

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          Sogachin式　All IN ONE活用法～暗唱による基礎の復習編～

          　この度、All IN ONEという英語の参考書に記載している419個の例文暗唱を達成しました。その過程で受けたTOEICテストは895点という超渋い点数を取得することができました。願わくば900点以上を取得したかったですが、日々の筋トレや統計の勉強(統計検定2級や統計調査士)、新たに始めた夜勤バイトで試験対策が全くできなかったなかでは頑張ったほうではないかと考えています(←言い訳せずに勉強しろ) All IN ONE という英語の参考書は↓です。 携帯版はお手頃価格で購

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          Sogachin式　All IN ONE活用法～暗唱による基礎の復習編～

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          Sogachin式統計調査士突破法～筋トレパワーで乗り切れ！編～

          　この度、統計調査士という試験を受験して、合格点ギリギリの70点で合格しました。我が人生は常にギリギリですが、試験においてもギリギリを攻めています。 　そんな自分が、統計調査士に合格するために行ったことについてまとめました。統計調査士をはじめとする統計の勉強を行っている方にとって、少しでも有益な記事になればと願っております。 試験突破のための3つの原則　この原則は以前に統計検定2級に合格したときに執筆した記事とほぼ似通っています。 　統計検定2級と統計調査士では試験の種

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          Sogachin式統計調査士突破法～筋トレパワーで乗り切れ！編～

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          Sogachin式統計検定2級突破法～良い子はマネしちゃダメなのよ編～

          　この度、統計検定2級に68点(合格点は60点)という非常にビミョーな点数で合格しました。 　この合格に至るまで3回不合格になっています。4回の挑戦に渡り、私自身が合格に必要だと考える攻略法を今回まとめました。皆さんの統計に関する勉強に少しでもお役に立てれば幸いです。また、こんな変な奴もいるんだと思って笑っていただいたらこれほど嬉しいことはありません。 試験突破に向けた3つの原則　試験やテスト受ける大切なことは何でしょうか？「合格するため」や「高得点を取るため」という答え

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          Sogachin式統計検定2級突破法～良い子はマネしちゃダメなのよ編～

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          ドMデッドリフターになるためのトレーンニングプログラミングver1 ~高重量への挑戦~

          　この度、Convデッドリフト(リストラップ有)にて250kgを引き上げることに成功しました。個人的かつ勝手気ままな基準で、ドMデッドリフターになるためにはConvデッドリフト250kgと設定しました。晴れてその基準を達成できたので、今後はドMデッドリフターとして活躍していこうと考えています。 　ドMデッドリフターになった記念として、ドMデッドリフターになるためのトレーンニングプログラムver1～高重量への挑戦～を公開しました。このプログラムでは、週1回のトレーンニング(デ

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          ドMデッドリフターになるためのトレーンニングプログラミングver1 ~高重量への挑戦~

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