酒の肴としては

データの処理の仕方を勉強しております。仕方なく。

結果を「科学的に」分析するためには検定だけでなくて、増減率とか標準偏差とか分布とかヒストグラムとか分散とか、さまざまな処理が必要になるようです。

十分理解できないながらもエクセルを使ってあれこれやっているのですが、データが整理された形式になっていくのを見ると、これらは客観性を持たせるためには必要な過程なのかと思わなくもありません。

しかし同時に、そのきれいに体裁の整った処理後のデータと実際の生データとが、完全に同じものだとも思えません。

処理をすると結果が違ってくるということではないのですが、どちらかというと、ごちゃごちゃした生データの方が、「より深く知る」ためには重要な情報なのではないかとぼくは思うのです。その方がデータとしても面白いですし。

確かに標準偏差とかヒストグラムなんかを示すことで、データのばらつきや分布については「見える」のかもしれません。

でも面白いのは個々の数値の変化の仕方の方であって、そこに個人差や傾向などが現れているのです。が、それらは処理をしてしまうと隠れてしまう。

研究としては「統計的に見るとほら、有効でしょ」というのが大事なんだと思うのですが、我々はあくまでも個々人の問題に接しているわけで、統計上の数値には表せられない情報の方が大事なことが多いように思うのです。

ていうか、「ほら、ここ。この人の場合はさ、きっとこういう状態なんだよね」とか「こういう変化をするケースは本来なんちゃらかんちゃらで」とか、データを眺めながら酒でも飲むというのが楽しそう。

生データを眺めながら生ビール。そっちの方がいいなぁ。面倒な処理いらないし。