うーん。いや、右と左の書き方が一致せんのも気になるけどなあ。


タイトスカートのマニアさんではありません。
どちらかというと、洋裁内職してた人の息子としての話です。家には母親が作った父親のトレンチコートがお下がりとしてあります。
あと、社交ダンスやってたので立ち方でどう見えるかなんかは煩い方です。


世の中立体縫製、型紙、ワイヤーなど色々ありますが、ただ立ってるのではああいうラインは出ないです。パンツに縫い付けてんなら可能性があるんでしょうが、そんなんやれるのはそもそもタイトスカートではないです。
モデルさんが立つように、片足を前に出すとああいうラインに近くはなるのですが、横のフレアみたいなのがあんま出ません。もう少し長ければ可能性があるのですが、タイトスカートは縦方向のシワは出来にくいのです。


タイトスカートで画像検索してみるといいと思うのですが、パッツンパッツンの伸びる記事のタイプだと大体下腹の浮き上がりの影として、キッチリ斜め方向のシワが出来てると思います。で、ハッキリ影が出にくいのはタイトであるが故に肌から浮くからです。そもそも腹の影であり、太股のラインは外側にでますしね。


何故エロく感じるのかは置いときますが、このラインは押し倒された感じでないと出ないとは言っておきます。

統計やってるヒトの為に、なぜかカイ二乗の説明資料を作るというお仕事。

仕事

お客さんから「イェーツの補正で検定かけて欲しい」という依頼にお答えしてモノ作ったら、データ入れて「この統計結果本当ですか」と来た。
うんまあ統計使うヒトが統計を理解しているとは限らないとは言え、自分が指定したものがどういう結果をもたらすものだというのくらいは、要望を出す側には抑えておいてもらいたいものである。
今回はSASを使わずに手で計算するという方法をちと。

とりあえずのデータ

あるお薬を投与された群Aと、プラセボ投与された群Pがあるとする。群Aで、とある有害事象が「発生した」のは200例中3例であった。群Pで、とある有害事象が「発生した」のは200例中2例であった。

群 計
A P
有害事象 有 __3 __2 __5
無 197 198 395
計 200 200 400

計算方法をイメージしてもらう為のものである。はてな記法で書けそうにないので久々テーブルタグ使った。

群 計
A P
有害事象 有 O11 O12 O11+O12
無 O21 O22 O21+O22
計 O11+O21 O21+O22 O11+O12+O21+O22

ピアソンのカイ二乗検定（Pearson's chi-squared test）

カイ二乗値の計算は、とりあえず汎用の定義を用いてみようかと。
カイ二乗検定 - Wikipedia
独立性の検定
Eij=ΣOin*ΣOnj/ΣΣOij
わかりづれえので今回のを書き下すと、
E11=(O11+O12)*(O11+O21)/(O11+O12+O21+O22)=5*200/400=2.5
E12=(O11+O12)*(O12+O22)/(O11+O12+O21+O22)=5*200/400=2.5
E21=(O21+O22)*(O11+O21)/(O11+O12+O21+O22)=395*200/400=197.5
E22=(O21+O22)*(O12+O22)/(O11+O12+O21+O22)=395*200/400=197.5
で、Σの個々の値を計算すると（便宜上個々の値をX^2_ijとしておく）
X^2_11=(O11-E11)^2/E11=(3-2.5)^2/2.5=0.025/2.5=0.01
X^2_12=(O12-E12)^2/E12=(2-2.5)^2/2.5=0.01
X^2_21=(O21-E21)^2/E21=(197-197.5)^2/197.5=0.000126582
X^2_22=(O22-E21)^2/E21=(198-197.5)^2/197.5=0.000126582
なので、
カイ二乗値は合計して0.020253165...という事になる。
ちなみに、2×2の場合には、青木先生の簡便公式が大変楽。
カイ二乗値からP値を計算する事はExcelでCHIDIST、あるいはCHISQ.DIST.RTを使う。
ここで、自由度という事を考える必要があるのだが、自由度はこの場合には1。m×nのクロス表の場合には（m-1）(n-1)。
P値は0.886832294...という事になるが、
話を端折ったが、この場合、この確率の仮説となっているのは、帰無仮説の「二つの要因に関係性はない」という確率であり、帰無仮説は棄却出来ないな、というだけである。
帰無仮説と対立仮説

イェーツの連続性の補正

ただ、さっきのカイ二乗検定は、計算は出来るものの、用いるべきではないという論文が発表されている。
カイ二乗検定では、「セルのどれかが度数１未満あるのはダメ」「度数５以下のものがセルとして20%超えているのはダメ」という話。
故に、こういう場合にイェーツの連続性の補正をしてカイ二乗検定を用いる事があった。
手計算でもなんとかなるので。
イェイツのカイ二乗検定 - Wikipedia
但し、Wikipediaで記載されてはいないのだが、|O-E|-0.5<0の時には0にしとくのがお作法。
X^2_11=(|O11-E11|-0.5)^2/E11=(|3-2.5|-0.5)^2/2.5=0
X^2_12=(|O12-E12|-0.5)^2/E12=(|2-2.5|-0.5)^2/2.5=0
X^2_21=(|O21-E21|-0.5)^2/E21=(|197-197.5|-0.5)^2/197.5=0
X^2_22=(|O22-E21|-0.5)^2/E21=(|198-197.5|0.5)^2/197.5=0
イェーツの補正を入れたカイ二乗値は0となり、まあ問答無用でP=1となる。
連続性の補正というのは、要はこの度数は整数なので離散値なのだけど、カイ二乗分布は連続値で考えてる事もあり、まあ、四捨五入的に整数になってるパターンだってあんじゃないのというお話。関係性を見つける側からすると保守的になる。

念の為

これはどういうことか、という事を念の為に付け加えておく。
元々、200例中2例しか発生しない、200例中3例しか発生しないという話なので、その有害事象の発生有無に関して薬剤の差「だけ」とは見られないという事であり、薬剤が全く原因でないのかというとそれは分からない。


これが例えば20000例中200例、200000例中300例、であると、カイ二乗値は20.253...となり、P値は0.0001未満となる。
例数が十分に足りていると考えられるか、という事も考える必要がある。逆に言うと、例数を増やすと大抵は「統計的に有意な差を発見するのは簡単」。ただ、この比率の差、自体に意味があるのかないのかは「そもそもの値の意味を問わねばなるまい」という事になる。そこは統計は回答を出せない。

復興のその後、というと、何だか無残な光景を眺めて眉を潜めるだけになってなかろうか。

俯瞰

こうなあ。何か、日本の政治ってスゴく狭い範囲でしか議論にならないんだよなあ。


社会福祉費が増大中とかって、まあそれってどうしようもないですね。
対策とかって医療費抑制策って今まで一体どれくらい延命になりましたかというと、対策の効果ってほぼないというか単に業界のブラック化に手を貸しただけという感じだしなあ。
それよりも、一体今本当にはどれぐらい社会福祉費って必要なんだろうとかってのが、あまりちゃんと計算されていないんだよな。高額医療費って、ホント社会福祉費の中でもちょっとの話でしかなくて、今単純にその社会福祉費で「食ってる」人達が大量にいるが故にそう簡単に切れないって問題もあるんだよなあ。
そう考えると、「福祉を民間にお願いする事で、産業の活性化を云々」って話、官から民へという話、やっぱコストカットであって、こう、社会の景気を良くするような政策ではなかったよなあと思う。


福島復興も、熊本復興も、本当にちゃんとやれてるのかやれてないのか、報道ではたまにあるのだけど、何か「眺める」形でしかないよなあと思う。まだ終わってないんだけどなあ。


私は、基本的には左ですが、原則として、生活の所がベースなので、特に、地方選挙の結果が政治に反映されない状況であったり、選挙の勝ち負けだけではどうしようもない、大きな枠としては漏れてしまっている所の手当てとかが気になるのだけど、
そういう細かい所って、コストカットの所でしか見られないのが、何とも言えないものを感じる。そここそ、政府や官公庁が気にして把握して対応する所だろうとも思うんだよ。
豊洲もさ、移転是否とかの所が問題なんじゃなくて、どうして移転準備みたいなのが整ってないのって話でしょ。今になって「初めて基準値超えました」みたいな状況ってさ、それまで報告されてたならいいけど、そうじゃない訳じゃん。何年もかけて、なんで準備不足が著しいのかなあ。

中央からの天下り的な何かでは、地方政治は厳しくなってきているのかね

俯瞰

自民党が地方選挙にガンガン負けてくのを見つつ。


おかしいんだよなあ。安定した政権のはずなのに、地方ではかなり厳しい対立候補が並ぶ。
無論玉石混交とは思うんだけど、もう自民党の特に中央の思惑がうまく地方に働かない。


おおよそ原因として。
かつて民主党が政権を取ったような動きが、時差で地方に出て来ているんだろうなと。
民主党政権はアホではあったが、本当に個人個人の意見をまとめられてなかったが、それでも多分馬鹿正直な所があった。
自民党の政権そのものは、多分その流れに沿っていて、馬鹿で正直であるが、その分、周りの小賢しい人間の媚び諂いが酷い。


党にあんまりみんな期待を持っていなくて、個人個人を見るようになっているんだろうなあ。

「それは英語として間違っている」と思ったものが実際英語として使われてたりするというような事態を避ける為の基本的なスタンス。

俯瞰

日本語でも、水増しであるとか、まあ、本当に水で薄めている訳ではないのですが、ものの例えであるとか。
「おい、お茶」みたいな表現であるとか。
そういうふうに、言語も砕けた言い方によくなりますし、英語では名詞がいつの間にか動詞にも使われるようになってたりします。


俗語、と言って、正当ではない言語の使い方のように区分けしたりすることもないわけではないですが、我々は辞書を頭の中に入れて生きている訳ではなく、なんとなく既存のパターンの応用で言葉を「再発明」してたりもするんですよね。


なので、正しい間違いという観念を先に持つのではなく、「あ、意味なんとなく分かるかな」という所で考えていった方が幸せになれます。