☆ ガン細胞たちは、 ブドウ糖だけ、 を、 唯一の、主な、栄養分としてあり、
糖質を制限する事を含む、
ビタミン・ケトン療法は、
ガン細胞たちを兵糧攻めにする事でも、
ガン、の、あり得る度合を減らす事になる。
Cancer cells are only glucose,
only, as main, nutrients,
including limiting carbohydrates, vitamin / ketone therapy can also be used to starve cancer cells ,
It will reduce the possibility.
タンパク質たち、と、 ビタミンら、に、 ミネラルら、 を、 完全以上に、 飲み食いなどして、 摂取し続ける、 事が、
一部の人々を除いた、
ほとんどの人々の健康性を成し続ける、
代謝ら、を、
完全以上に、 成し続ける事に、 必要であり、
これら、を、 より、 欠いてしまう事は、 万病を引き起こす、 可能的な度合ら、を、 より、 余計に、 成す事を意味する。
☆ blog カラパイア ;
「 かなりの研究から、 性的な傾向は、
指の長さで判断できることが、判明 」。
これは、 英エセックス大学の、
高名な研究者により、 査読された、
研究をもとにした、 最近の記事の見出しだ。
統計になれた人の目から見れば、 それは、
統計になれた人の目から見れば、 それは、
ナンセンスの塊だろう。
査読された論文であるか、サンプルサイズは、
査読された論文であるか、サンプルサイズは、
十分か、 誰から助成を受けているのか――
こうした事らを知ることは、 騙されないためには、
必要なことだ。
このケースでは、 『 信頼区間 』 、が、鍵となる。
次にあげる、 統計の、 ３つの原則らを知れば、
報道の数字に隠された、真実を見つけ得る。
1.本来のリスク「相対リスク」を考える
たとえば、「8年間におよぶ研究で、フライドポテト好きは死亡率が2倍」というニュースを挙げよう。『American Journal of Clinical Nutrition』に掲載された査読済み研究によれば、 これは、本当の事だ。
フライドポテトを多く食べれば、死亡率が、 2倍になるらしい。
だが、どの位を食べると、なのだろうか？ 。
その人の元からの死亡リスクは、どの位なのか？
それによると、 １週間以上あたりで、
それによると、 １週間以上あたりで、
３倍のフライドポテトを食べると、
死亡への、リスク、が、 ２倍になるらしい。
この研究に参加した被験者は、
この研究に参加した被験者は、
平均年齢が、 ６０歳の男性だ。
ポテトを食べなかった場合の死亡率は、
ポテトを食べなかった場合の死亡率は、
１ パーセント 、 だ。
６０歳の男性が、 百人がいたとしたら、 その翌年には、 ９９人に減っているだろう、 という事だ。
その百人が、 全員が、 週に、 ３倍以上の、
その百人が、 全員が、 週に、 ３倍以上の、
フライドポテトを食べたとすると、
死亡率は、 ２倍―― ２ パーセント 、 になる。
その場合には、翌年の生き残りは、 ９８人だ。
彼らが、 その状況に陥るためには、 その生涯で、
彼らが、 その状況に陥るためには、 その生涯で、
フライドポテトを、 ３倍を食べ続けねばならない。
これは、統計学でいう「相対リスク」の話だ。
リスクが、 どうだといった記事を見かけたら、
まず、 「 増減がある前の本来のリスクは？ 」 、
と、 考えるべきだ。
2.相関関係は、因果関係を含意しない
新しく赤ちゃんを授かろうとしている夫婦に、 赤子が、安心して眠れるグッズのセットが贈られる。
――現実は、 これを中心とした、 26.3万人の誤差の範囲がある、 と考えられるのだ。
1つの数値をはっきり提示できればいいのだが、
この赤子箱は、 1930年代末に、睡眠中の乳幼児の突然死を防ごうと、フィンランドで始められた。
フィンランドの乳幼児の死亡率は、これが広まるようになってから、急激に低下。 今では、同国は、世界で有数の、赤ちゃんが死なない国だ。 だが、
ほかにも何か、変化はなかったのだろうか？ 。
それは、 妊婦健診だ。
赤子箱を手にするための条件として、妊婦は、妊娠して、最初の４ヶ月の間に、検診を受けねばならない。
1944年、 フィンランドでは、妊婦の、
赤子箱を手にするための条件として、妊婦は、妊娠して、最初の４ヶ月の間に、検診を受けねばならない。
1944年、 フィンランドでは、妊婦の、
３１ パーセントが、 妊婦教育を受けた。
1945年、それは、 86 パーセントに急増。
赤子箱と死亡率の改善には、 相関性があるが、
片方が、 別の片方への原因になっている訳ではない。
フィンランド政府から贈られるベビーボックス image credit:Kopu/Flickr, CC BY-NC-ND
だから、 もし、 「 寝る前に、 チーズを食べると、 シーツに絡まって死ぬ 」 、 といった、
8月から9月の失業率が、 3.9 パーセント から、
3.7 パーセント 、に減少したことを示している。
統計局は、この数字を得るために、 一人一人に、
統計局は、この数字を得るために、 一人一人に、
仕事があるかどうかを訊いて回ったわけではない。
ほんの一握りの人たちに質問し、その結果を、
一般化して、全国の状況を推定したのだ。
それは、 優れた推定であるが、 そのときに生じる誤差は、統計学でいう、 「 信頼区間 」、 というものによって定義される。
先ほどのデータは、 アメリカの全土で、 失業者が、 ２７万人を減らした、 ということだが、
それは、 優れた推定であるが、 そのときに生じる誤差は、統計学でいう、 「 信頼区間 」、 というものによって定義される。
先ほどのデータは、 アメリカの全土で、 失業者が、 ２７万人を減らした、 ということだが、
そこには、 信頼区間によって定義される、
「 許容誤差 」 、 というものがある
――現実は、 これを中心とした、 26.3万人の誤差の範囲がある、 と考えられるのだ。
1つの数値をはっきり提示できればいいのだが、
統計の結果は、 ある範囲を表している、
と、考えた方が、 正確だろう。
失業率の事例で言えば、 最大で、
53.3万人が減った可能性もあるし、最低では、
７千人しか減っていない可能性もある、
と、 統計学者は考える。
冒頭で述べた、 指の長さで、
冒頭で述べた、 指の長さで、
性的な傾向が分かる、 という問題も、
この類のものだ。
これらな、推定値らに関係する範囲のことを考えれば、 それが、確かな結論であるなどとは、とても、
サンプルを抽出し、 サンプルとして選ばれた人に、
誰に投票するかと尋ねる。
そして、その結果から、 投票日に、
そして、その結果から、 投票日に、
有権者たちの全体が、 誰に票を入れるだろうか、
と、推定する。 もし、 結果が接戦と出れば、
誤差があるために、 誰が当選するのかは、
ほとんどが、分からないも、同然だ。
だから、関係者の一人一人に質問できるはずがない規模の、 人口に関する数字を見たら、
だから、関係者の一人一人に質問できるはずがない規模の、 人口に関する数字を見たら、
許容誤差について、 思い出そう。
References:Numbers in the news? Make sure you don't fall for these 3 statistical tricks/ written by hiroching / edited by parumo SNSでみんなに教えよう！
References:Numbers in the news? Make sure you don't fall for these 3 statistical tricks/ written by hiroching / edited by parumo SNSでみんなに教えよう！