国公立大学医学部医学科 駿台全国模試偏差値ランキング (最底辺でも京大工学部地球工学科レベル) [無断転載禁止]©2ch.net
■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
【80】東京大学
【79】
【78】
【77】京都大学
【76】
【75】
【74】
【73】大阪大学
【72】
【71】東京医科歯科大学
【70】名古屋大学 九州大学
【69】東北大学 千葉大学 (参考 : 東大理一)
【68】神戸大学 広島大学 京都府立医科大学 大阪市立大学 防衛医科大学校
【67】北海道大学 筑波大学 金沢大学 岡山大学 横浜市立大学 奈良県立医科大学 (参考 : 東大理二)
【66】山梨大学 三重大学 長崎大学 名古屋市立大学
【65】新潟大学 岐阜大学 滋賀医科大学 山口大学 熊本大学 札幌医科大学 和歌山県立医科大学 (参考 : 京大理学部、京大工学部物理工学科)
【64】富山大学 信州大学 浜松医科大学
【63】弘前大学 群馬大学 徳島大学 香川大学 高知大学 鹿児島大学 (参考 : 京大工学部電気電子工学科)
【62】福井大学 鳥取大学 愛媛大学 大分大学 宮崎大学 (参考 : 東工大第1類、東工大第4類、京大工学部建築学科、京大工学部工業化学科、京大工学部情報学科)
【61】旭川医科大学 秋田大学 山形大学 島根大学 佐賀大学 琉球大学 福島県立医科大学 (参考 : 東工大第3類、東工大第5類、京大工学部地球工学科) >>57
それ、おかしいんじゃないの？
その２つの論文の結語は正しいとして、男医か女医かはサンプル数は違うにしても
全てのその標本とされる医師は男か女かだから数による補正はあるにせよ、
男医か女医かで単純にどちらの患者の生存率が高いかの話に直結するが
「若い方が患者生存率が高い」というのはどの境界線をもって若い若くない(老医)と
見なしてるのかという議論が必要になる
医師の年齢が若くなるにしたがって患者生存率が高くなる傾向にある。との結論だとしても
そのスタディにおける例えば24歳〜41歳医師による受け持ち患者数が250人で42歳以上医師による
患者数が450人なら、それは医師の年齢区分が不適切と言える
なぜなら男女のような絶対的な定義による差ではなく
若さというのはあくまで相対的なものであるから
この標本例であれば「若い医師」を仮に24〜44歳までに設定しようなどの修正が要るかどうかの検討となるでしょう
要は疫学データ演習で学んだような単純な２×２の練習問題に帰結させる為には
どこで「若」と「老」に線引きするのが適切なのか考察しないとダメ
そうじゃないと数学的に「男女」と「老若」が同等の指標になり得ないのではと思いました >>83
反例が存在することが示せればいいのだからカットオフ値の議論とは無関係。 >>83
こういう問題に変えても同じ。
胃がんの方が甲状腺がんより予後が悪い。
未分化がんのほうが高分化がんより予後が悪い。
これから、胃の未分化がんが、
甲状腺高分化がん・甲状腺未分化がん・胃高分化がんのどれよりも予後が悪い
と結論できるか？ 同じではない
未分化高分化のクライテリアが明瞭に２分できるのなら数学的に男女区分と同様に扱えるが
若いか老いてるかはあくまで相対的なもの
若さの定義によって答えがコロコロ変わってたらそれは「反例」ではない >>86
老年群と若年群で検定しているだけの話。
肥満群と非肥満群の二群に分けての議論に肥満の定義がどうこういう議論じゃないんだな。
仮想データとして老年群と若年群が白人と有色人種であったとしても議論は同じ。
カットオフ値の議論とは無関係。 男女でいえばhermaphroditic(shemale)
がんでいえば中分化がん
をどちらに入れるかという議論をしているのではない。
>57はdichotomyを前提で(1)(2)から(3)が演繹できるかどうかの議論なのだから。 演繹っていうのならそもそもp-valueの値がいくらだから(1)が成り立つとかいうのが
単なる統計学上のテクニックに過ぎず、しかも公衆衛生学の本からの受け売りだよね
論理的真理ではない
神戸医騙り野郎を叩きたかったのだろうが、ちゃんと前提条件を提示しないと不適切問題だよ >>89
馬鹿を晒してうれしい？
棄却水準をいくらに設定するかに>57の議論は関係ない。 仮想データの
生存率を>57のままで標本数を増やせば
例えば
生存 受持
若女 300 3000
老女 375 3000
若男 400 3000
老男 60 3000
というデータにすればｐ値はいくらでも小さくできる。
(1)女医が担当医の方が生存率が高い (2)若い医師が担当医の方が生存率が高い (3)若い女医が担当医のときが生存率が最も高い
(1)(2)が成立して(3)が成立しない例を挙げるのは
生存率の大小を比べての議論だから実は検定すら必要ないんだよ。
＞単なる統計学上のテクニックに過ぎず、しかも公衆衛生学の本からの受け売り
馬鹿ですか？ 大小を比較しているだけなので統計すら必要ないのよ。 小学生でもわかる。
論理的真理は 統計での脚色に騙されしまう馬鹿だってこと。
統計学の名言を送ろうｗ
“Statistics are like bikinis. What they reveal is suggestive, but what they conceal is vital.” p値をいくら小さくしても演繹的証明にはならない
あくまで確度が高くなるだけ
＞検定すら要らない
検定テクを使用して鬼の首を取ったように教科書丸写ししたのは誰？
しかも検定が必要ないのなら極端な少数例挙げて反例とやらにできマスガナ
幼稚園児にも有用なことわざを教えてあげよう
人を呪わば穴二つ >>93
単なる割り算と大小比較ですむことがわからないのかよ？
馬鹿に解説してやるか。
生存 受持
若女 300 3000
老女 375 3000
若男 400 3000
老男 60 3000
(1)女医が担当医の方が生存率が高い (300+375)/(3000+3000) > (400+60)/(3000+3000)で成立
(2)若い医師が担当医の方が生存率が高い (300+400)/(3000+3000) > (375+60)/(3000+3000)で成立
(3)若い女医が担当医のときが生存率が最も高い 生存率は若男>老女>若女>老男 で成立しない
どこにｐ値の計算が必要なんだよ、ドアホが！
生存率の大小を比べての議論だから実は検定すら必要ないんだよ、ｐ値に捕らわれて、そのことに気づかないお前がアホなだけ。
この格言をよく味わえよ。 “Statistics are like bikinis. What they reveal is suggestive, but what they conceal is vital.” >57に書いただろ
受け持ち患者数を同じにすればもっと簡単な例が作れる。
という例が>93だよ。
それで説明したら受け持ち患者数が同じハズがないという医者がいて
反例が存在することが示せればいいのだからと説明しても納得しなかったので上記の例で説明したら納得した。
ｐ値は議論の本質とは何の関係もない。 >>93
若女 a
老女 b
若男 x
老男 y
として
a + b > x + y かつ a + x > b + y
から
a > b かつ a>x かつ a>y
が演繹できるかというだけの話だよ。
演繹できるのはa>yだけ。
中学生の数学じゃん
>p値をいくら小さくしても演繹的証明にはならない
>あくまで確度が高くなるだけ
どこにｐ値が必要なんだよ？
馬鹿ですか？
これが
＞単なる統計学上のテクニックに過ぎず、しかも公衆衛生学の本からの受け売り
ってこんな小中学生の数学は公衆衛生学には書いてないだろｗｗｗ >57を批判するなら、
(1)(2)は統計的有意差で判定しているのに(3)は単なる大小で判定しているのは判断基準がダブルスタンダードである、という批判だろうな。
それでも¬((1)∧(2)→(3)）の証明、すなわち(1)(2)から(3)が結論できない反例が存在する には十分なのだが、
統計で有意差を出したいなら
生存 受持
若女 100 1000
老女 250 2000
若男 200 1500
老男 50 2500
と10倍にした反例にすればいい。
種明かしは>97に既述。
Statistics are like bikinis. What they reveal is suggestive, but what they conceal is vital. なにをヒステリー起こしてんだコイツ
女医の方が生存率高い。を正しいと推定するには何らかの検定が必要だろ
同僚の医師もおそらく全く誤りを認めない人間性に辟易して納得したふりしたと思われる >>100
>79も問題も公理系の成立を前提に定理を導けというだけの話。
>57も(1)(2)の成立を前提に(3)が導けるかというだけの問題。
その答は中学の数学の不等式の計算で答がでるいう種明かしが>97ｌ。
どこに検定のはいる余地があんのよ？ a > b ならば -b > -a であることを示せという問題に
a > b であるというには検定が必要っていうヤツって馬鹿じゃないの？ >>102
1>0を並べ替え検定で検証してみる。標本数が少ないｗので順位和検定もｔ検定もエラーになるので
並べ替え検定のスクリプトを作って無理矢理計算させてみる（p=0は自明でもあるのだがｗ）
A=1
B=0
perm.test1 <- function(A,B){ # one-sided 片側検定
n1=length(A)
n2=length(B)
AB=c(A,B)
n12=length(AB)
MD=mean(A)-mean(B)
cmb=t(combn(1:n12,n1))
md=numeric()
for(i in 1:nrow(cmb)) md[i] = mean(AB[cmb[i,]])- mean(AB[(1:n12)[-cmb[i,]]])
ifelse(MD>0,mean(md>MD),mean(md<MD))
}
perm.test2 <- function(A,B){ # two-sided 両側検定
n1=length(A)
n2=length(B)
AB=c(A,B)
n12=length(AB)
MD=mean(A)-mean(B)
cmb=t(combn(1:n12,n1))
md=numeric()
for(i in 1:nrow(cmb)) md[i] = mean(AB[cmb[i,]])- mean(AB[(1:n12)[-cmb[i,]]])
mean(abs(md)>abs(MD))
}
perm.test1(A,B)
perm.test2(A,B) > perm.test1(A,B)
[1] 0
> perm.test2(A,B)
[1] 0
1>0のｐ値は０であると計算できた。 １＝０の帰無仮説のもとで１＞０は確率ｐ＝０でしか成立しないことが検定された ってことだな。
こんな検定が必要だと思う？？ >>102
そんな問題ではないし
a ＞ b なら、ってことはそれが本当にそうなってるかという根拠(検定)が反例提出の為に必要
馬鹿まるだし
いくら教科書そのまま写経しても基礎教養がないから本質が分かってない >>107
そういう問題だよ
(1)(2)を前提に(3)が結論できるかという問題。
若い女医にみてもらえばいいという投稿があって
自分で疑問に思ったから考えただけのこと。
教科書から丸写しというならどの教科書かソースを示せるよな？ >>107
オマエは背理法の前提も検定が必要とでもいうのか？ >>107
>63の
総数比較では底辺私立の方が成績がよい
という主張は
70/100 > 20/100という不等式で自明。
パラドックスの議論に
有意差を示す以下のような検証でｐ値を出す必要はない。
> prop.test(c(20,70),c(100,100))$p.value
[1] 3.294394e-12
> d=matrix(c(20,70,100-20,100-70),2) ; d
[,1] [,2]
[1,] 20 80
[2,] 70 30
> fisher.test(d)$p.value
[1] 1.050355e-12 >>107
整数a,bでax+by=1が整数解をもつときa,bは互いに素である、
を背理法で証明するときにはa,bが互いに素でないと仮定して証明を始めるが、
a,bが素であるかどうか検定が必要
と主張する奴は馬鹿だと思う。 いや（笑）
>>57みてみろよ
オマエさんが解答とやらでP値を出して、1,2 が成り立つ条件かどうかの検定してるぢゃん
嬉々として教師ごっこする輩に限って指摘されても素直に認めんな〜
最初の問題とは異なるの出して誤魔化すなよ >>112
お前のようなEBMフリークは優位差を出さないと納得しなかったら
上記の例で説明したら納得したと書いただろ。
>受け持ち患者数を同じにすればもっと簡単な例が作れる。それで説明したら受け持ち患者数が同じハズがないという医者がいて
>反例が存在することが示せればいいのだからと説明しても納得しなかったので上記の例で説明したら納得した。
お前の批判は
>57を批判するなら、
(1)(2)は統計的有意差で判定しているのに(3)は単なる大小で判定しているのは判断基準がダブルスタンダードである、という批判ではないわけだよ。
統計の脚色に幻惑されて、割り算と不等式で反例が出せることすら指摘できなかった、オマエが馬鹿なだけ。
それと、この問題が教科書丸写しというソースを出せよ。
中学の不等式のドリルにしかないんじゃないかｗ >>112
> a ＞ b なら、ってことはそれが本当にそうなってるかという根拠(検定)が反例提出の為に必要
これって相当な馬鹿でないと主張しないと思う。
公理を前提に定理を導けといわれたら、公理の検定が必要というようなものだからな。
>107に対する>109の疑問へ回答できる？ 最初の疑問は若年群と老年群を分けるのが可笑しいという主張だったはずが、
追い詰められてｐ値での判定基準が示されていないと話題を変えて
最後はｐ値なんて必要ないと種明かししたのに
いまでに悪あがきしている自分が恥ずかしくない？ 当直医スレでもオナニー数式タレ流してる奴やな
統計有意差と大小とのダブルスタンダードだと自ら吐露してるくせに
舌の根も乾かないうちにどちらも不等式の問題と同じだと強弁している
こういう独善的な医者にはかかりたくないし此奴を診る心療内科医には同情する 若女 a
老女 b
若男 x
老男 y
として
a + b > x + y かつ a + x > b + y
から
a > b かつ a>x かつ a>y
が演繹できるかというだけの話だよ。
演繹できるのはa>yだけ。
中学生の数学じゃん
>p値をいくら小さくしても演繹的証明にはならない
>あくまで確度が高くなるだけ
どこにｐ値が必要なんだよ？
馬鹿ですか？
これが
＞単なる統計学上のテクニックに過ぎず、しかも公衆衛生学の本からの受け売り
ってオマエはどんな公衆衛生学の本で学んだんだ？ >>116
ダブルスタンダードでも
¬((1)∧(2)→(3)）の証明、すなわち(1)(2)から(3)が結論できない反例が存在する には十分であることすら、わからない馬鹿ですか？
¬∀((1)∧(2)→(3)) は ∃((1)∧(2)∧¬(3)) だから。 この問題が教科書丸写しという
公衆衛生学の本 ってどれ？？
中学校の算数ドリルじゃないだろｗ >57の数値では(3)が成り立たないから反例としては充分なんだな。
（若女>若男 ∧ 若女>老女 ∧ 若女>老男）が成り立たないことさえ示せればいいのだから。
a < bのとき 統計処理をしたら有意差をもって a >ｂがいえるはずがないからね。
不等式での大小が統計処理で反転するわけがないから>57の反例でも充分。
統計的有意差があることが必要なわけではない。 >>116
大小比較は統計処理しても逆転しないことは理解できる？
そうでないと一側検定なんてありえんからな。
＞単なる統計学上のテクニックに過ぎず、しかも公衆衛生学の本からの受け売り
という公衆衛生学の本ってどれ？
中学生の不等式ドリルが演習問題についてんの？ 若年と老年にわけるのはおかしい ｖｓ 二群に分けて比較検定しているだけでカットオフ値の議論ではない
判断基準のｐ値が示されてないのはおかしい ｖｓ ｐ値算出は必須でなく不等式で議論は可能
不等式とｐ値を出すのはダブルスタンダードと吐露している ｖｓ ダブルスタンダードでも証明としては成立している←今、ココ。
番外編：
＞単なる統計学上のテクニックに過ぎず、しかも公衆衛生学の本からの受け売り
という中学生の不等式を解説した公衆衛生学の本ってどれ？ ｖｓ 回答待ち 追い詰められてどうのこうのと書いてるがチミの数式や記号論理式はヒトを追い詰める為に書いてるのかよ笑
まあ最初から底辺私立攻撃とかしてるからその目的なんだろうけど
で、チミの職場のお医者さんの指摘などで受け持ち数違うなどの現実例の時は検定必要で
その場合はダブルスタンダードになるって事に気付けて良かったじゃないの
国立歯学部でて口腔外科とかやってるとヲレの方が知力学力伴ってるのに、、、なんで私立医が
と鬱憤たまる敗者多いですよね
ま、カリカリしなさんなょ >>123
＞単なる統計学上のテクニックに過ぎず、しかも公衆衛生学の本からの受け売り
という公衆衛生学の本ってどれ？
中学生の不等式ドリルが演習問題についてんの？
答えられなければ追い詰められてんじゃないのｗｗｗｗ >>123
＞ま、カリカリしなさんなょ
捨て台詞はいいから
＞単なる統計学上のテクニックに過ぎず、しかも公衆衛生学の本からの受け売り
＞教科書そのまま写経
という公衆衛生学の教科書ってどれ？
きめつけるには根拠があんだろ？
俺には中学生の不等式を解説した公衆衛生学の教科書ってみたこともないのだが。 この答、まだぁ〜〜〜
＞単なる統計学上のテクニックに過ぎず、しかも公衆衛生学の本からの受け売り
＞教科書そのまま写経
という公衆衛生学の教科書ってどれ？ > a ＞ b なら、ってことはそれが本当にそうなってるかという根拠(検定)が反例提出の為に必要
これって相当な馬鹿でないと主張しないと思う。
公理を前提に定理を導けといわれたら、公理の検定が必要というようなものだからな。
>107に対する>109の疑問へ回答できる？ ＞受け持ち数違うなどの現実例の時は検定必要
条件式が成立しない例が一例あればいいのだから、その前提は必要ない。
写像の合成で交換則が成り立たないことを示すには成立しない例を一例挙げれればよい。
> tikan2 <- function(X,Y){ # Y→Xの順に置換
+ n=length(X)
+ Z=rep(NA,n)
+ I=1:n
+ for(i in 1:n){
+ j <- which(I==X[i])
+ Z[i] <- Y[j]
+ }
+ return(Z)
+ }
# 写像(1,2,3,4)→(3,2,1,4)と写像(1,2,3,4)→(1,3,2,4)の合成
> tikan2(c(3,2,1,4),c(1,3,2,4))
[1] 2 3 1 4
> tikan2(c(1,3,2,4),c(3,2,1,4))
[1] 3 1 2 4
Q.E.D. 反面教師そのものだな
論理学はほんらい楽しく便利なものなんだけど
こういう場合はナントカに刃物になっちゃう好例 >>129
自分の書いた投稿への疑問すら答えられないクズを反面教師にしろってこと？？？
この答、まだぁ〜〜〜
＞単なる統計学上のテクニックに過ぎず、しかも公衆衛生学の本からの受け売り
＞教科書そのまま写経
という公衆衛生学の教科書ってどれ？ 俺は>57の内容は詳述したぞ。
受け持ち患者数を同じにすればもっと簡単な反例が書けるのも実例でしめしたし、
大小比較がダブルスタンダードである弱点も教えてやったよ。
次はオマエの番だぞ。
デタラメを書いたんじゃなければ、ちちんと答えろよ！
この答、まだぁ〜〜〜
＞単なる統計学上のテクニックに過ぎず、しかも公衆衛生学の本からの受け売り
＞教科書そのまま写経
という公衆衛生学の教科書ってどれ？ 俺は>57の内容は詳述したぞ。
受け持ち患者数を同じにすればもっと簡単な反例が書けるのも実例でしめしたし、
大小比較がダブルスタンダードである弱点も教えてやったよ。
次はオマエの番だぞ。
デタラメを書いたんじゃなければ、きちんと答えろよ！
この答、まだぁ〜〜〜
＞単なる統計学上のテクニックに過ぎず、しかも公衆衛生学の本からの受け売り
＞教科書そのまま写経
という公衆衛生学の教科書ってどれ？ 返事がないが、中学生の計算ドリルを買いにいったのかな？ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
