サンプリングデザインとデータ解析～GLMやAICを使った統計モデリング

近年哺乳類研究においても一般化線形モデル(GLM)等の統計モデルが幅広く使われている. 統計モデルは自然な発想でデータを取り扱うことが可能だが, うまく活用するためには基本的な仕組みを理解し, 研究立案段階から解析をイメージしておくことが大切である, 本自由集会は, 大会ポリシーの一つ『若い世代への門戸開放』に従い, 統計モデリングの初歩からちょっとした応用まで具体的事例を挙げて紹介し, 最尤法, 検定, モデル選択などの基本原理や間違いやすいポイントの解説を試みた. 大会最終日の午後の開催であったが, 70名を越える方々にご来場いただき, 質疑応答では, モデル選択におけるAICの判定基準や, データを複数のサブセットに分ける場合のグループ分けの根拠, 統計検定で帰無仮説が棄却されなかった場合の結果の解釈など, 重要な意見が多数寄せられた. このような集会が契機となり, 統計モデルを用いたフィールド研究の成果発表や長期蓄積データの活用に弾みがつけば幸いである.