久々に国家試験対策シリーズです。以前、Instagramでアンケートをとってみて苦手という声が多かった生物統計の範囲の私なりの勉強内容を紹介しようと思います。
この範囲は私もとても苦手で、必須問題に対応できるような最低限の内容しか覚えていませんでした。同じように乗り切ろうと考えている方の参考になれば嬉しいです。
（第105回薬剤師国家試験に向けて行なっていた勉強のため、範囲や内容が変化している可能性があります。ご了承ください。）
検定には、パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の2種類があります。それぞれどのような検定があるのか覚えなければならず、ややこしいですよね。
パラメトリックとノンパラメトリックの前に、「対応のある・ない」について説明します。「対応のある」とは同じ集団（同じ個人）での比較です。例えば、グループAの3月と9月の健康診断の結果の比較などです。一方、「対応のない」とは異なる集団（異なる個人）での比較です。例えば、グループAとBの健康診断結果の比較などです。
パラメトリック検定とは「母集団に対して例えば正規分布のようなある特定の分布を仮定した検定」です。これだけ聞いてもよくわからない私は具体例で覚えていました。
具体例としては身長や体重が挙げられます。横軸が身長、縦軸が人数のグラフがあったとしたら、真ん中が山になっているグラフがイメージできると思います。このように横軸が連続する数字で、中心に山があるグラフを仮定することができるものに使うのがパラメトリック検定です。それぞれの検定の覚え方については参考程度に画像をご覧ください。
ノンパラメトリック検定とは「母集団に対して特定の分布を仮定しない検定」です。正規分布になると想定することができないものというイメージです。横軸は連続するデータではなく項目です。例としては、治験で薬が「効いた」「効かなかった」などが挙げられます。
仮説検定の流れと起こりうる過誤についてまとめました。
これらの他に、国家試験で過去数年のうちに出題された内容は確認していました。覚えている内容が少ない分、この範囲が出題されたら確実に正誤を判断できるようにと思って覚えました。もちろん、しっかり全範囲勉強できたらベストだと思いますが、そんな余裕のない方は良ければ参考にしてみてください！
