00:01
今日は、エビデンスについて考えるということでやっていこうと思います。
美学系の話をするときに、エビデンスがあるかどうかという話になると思います。
ちなみに、エビデンス、エビデンス、みなさんどっちで言いますかね。まあどっちでもいいと思うけど。
エビデンス、エビデンス、エビデンスがあるかどうかという話が話題に上がると思いますけど、
結局何なのかっていうところ、それ、エビデンスってどういう意味なのかっていうところを、ちょっと自分なりの考えを話したいなと思います。
というのが、エビデンスあるんですかっていう聞き方をする人たちが、やっぱり僕はあまり好きじゃないので、
好きじゃないというか、結局その意味わかってるのかなっていつも思うので、気になってます。
エビデンスって何かって言ったら、結局、研究して、その結果、統計的に有意かどうかが示されたかっていう話、
ちょっと今、もだか全部、すいません、専門用語で行きましたけど、
結局まず、LINEとしては研究するっていうところがまず必要で、
あとはどういう対象者に対しての試験を行ったかっていうのも大切だし、
あとは統計的に有意差が出たかどうかっていうのは結局、
その対象に対して研究したときに、計算したらそれが○なのか×なのかっていう判定が出るんです。
統計的に有意差が出るっていうのはですね。
正直ごめんなさい、僕も統計全然わかんないのであれなんですけど、
統計的に有意差があるっていうのが、たしか95%くらいの確率で当てはまるみたいな話だったかなと思います。
だいたいよくあるやつがですね。
なので、ほぼほぼ今回の結果は合ってるでしょうっていうのが統計的に示されているかどうかっていうのがあるんですけれど、
結局だからまず研究されないといけないんですよ。
研究するのってお金当然かかるじゃないですか。
何するにしてもお金かかるのに研究するってなったらそれはお金かかりますよね。
人を集めないといけない、研究する対象を集めないといけないし、
研究する道具を揃えないといけないし、
研究するデータを取らないといけないし、
それを統計情報に落とさないといけないし、
っていうすごい手間がかかるんですよ。
手間も、単純に物を使えばコストもかかるから、
03:04
お金がかかるから、そういう掃除でコストがかかるわけです、それなりにね。
だからそれが趣味の範疇でできるんだったら別にやったらいいんですけど、
実際にデータをエビデンスとして出そうと思ったら、
ある程度認められるデータを出そうと思ったら、かなりの労力がかかるんですよね。
研究をするスタートラインに立つっていうのがまずめちゃめちゃ大変なんですよ。
もうちょっと簡単に言うと、お金がないとできない。
逆に言うとお金があればできるんですよね。
だからそのエビデンスがあるかどうかっていうのは、
まずお金があるかどうかっていう話になってきます。
次に対象者、
対象者がどうかっていうのがめちゃめちゃ大切で、
そこである程度、
その研究がうまくいくかどうかって決まるじゃないですか。
どういう研究にしましょうかね。
どうがいいかな。今ちょっとパッと浮かばないですね。
じゃあ人間は若い方が転びづらいっていう仮説を立てたとして、
若い人の方が転びづらいっていう仮説を立てたとして、
じゃあ何歳にしよう。
10代の人と80代の人とそれぞれ集めて、
どっちが1年間で転びづらいかという仮説を立てたとして、
おそらく、
それはそれで気になりますね。
10代、結構アクティブだから転ぶかもしれないな。
例えが悪いですね。
考えとけばよかったな。
1年間で転びづらいかという仮説を立てたとして、
どういうふうに対象者を作るかで、
結果がほぼほぼ決まるんですよ。
何が言いたいかというと、
そこを研究者はコントロールできるんですよね。
対象をどうするかっていうのがコントロールできるので、
例えばお薬とか聞くようなデータが欲しいから、
集めて研究すれば聞きましたよってデータが出せるんですよ。
ごめんなさい、例が浮かばないな。
そこで結構コントロールが効いちゃうっていうところがあるし、
06:06
あとは、
もう一つ、データを
構うことができてしまうかもしれない研究デザインによって、
例えばあるお薬を使って
効いたかどうかの判定をします。
それがあるお薬、Aとプラセボって言って、
何も効果がないやつ、
砂糖みたいなやつを飲んでもらって、
Aのお薬だと効いたっていう判定で、
Bのお薬、プラセボだと効かなかったっていう判定をつけたとして、
誰がその判定をつけるか、どういう基準で判定をつけるかっていうのが
もう一つ大切で、
よくお薬とかであるのが、医者が効いたと認めたかどうかっていうのもあったりするんですよね。
もしそうやってやるんであれば、
ちゃんとそのお薬が本当にその薬じゃないよねって分かるように、
薬かどうか分からないように、
そのAのお薬なのかBのお薬なのか全く分からないように準備されてたら、
それは医者が効いたかどうかっていう判断はできるだろうけど、
Aのお薬だと明らかにあの薬の匂いするよねみたいな、
見た目は一緒にしてあっても匂いで分かっちゃうとか、
いろいろと、これ薬の方だよねって分かるパターン、
多分この研究は絶対分かるよなっていうのがあったりするんですよ。
だから、それでお薬分からないようにして判定して、
書いてあるけど、うんってなるやつとかもあったりするので、
そこを医者が判定するって言ったら、そりゃそんたくも効くだろうし、
あとは一人の医者がやってるとかね、っていうのも怪しいし、
っていう風にいろいろとですね、研究って、
チョロまかせるところが山ほどあるんですよ。
だから対象をどうするかっていうところも大切だし、
チョロまかしてないかっていうことも大切だし、
対象が決まってるから、そのエビデンスがあるって示すときに、
ちゃんとその対象と一致してるかっていうところも大切なんですよね、
エビデンスを示すときに。
だから、エビデンスを示すときに、
エビデンスないですよねっていうのはまあいいとして、
これってこういうエビデンスが出てるんですよっていう話を出すときも、
09:03
その研究ってこういうのを対象にしてるからちょっと今回の話とずれるんじゃないですかみたいな
いうところもあったりするんですよね。
その対象がどうなっているかっていうのもめちゃめちゃ大切ですし、
あとはその統計学的に良いさが出るかどうか、
っていうところがあるので、
何人集めてやったらそういうデータが出ましたと。
少ない人数でやれば、少ない人数で10回やったら変なデータちょっと出るときあると思うんですよ。
それを発表するとかっていうパターンもなんかはないので、
だから結局何が言いたいかっていうと、
エビデンスが全てじゃないのでそこ気をつけてね、
とりあえず今日は終わりです。
