Unboundedly

日々大学院で学んだこと、考えたことを更新

受動喫煙防止法について論点整理②:サイエンス × 価値観 ≒ 政治でつくるザッカーバーグ的理想世界

なんだか壮大なタイトルになりました(笑) 前回は「受動喫煙による健康影響・死亡数」なるものがどうやって計算されていてるか、どの程度信用できる数字なのかについて整理しました。この辺りは、私の専門性が少しだけ活きてくる部分であり、(少なくとも私が…

受動喫煙防止法について論点整理①:受動喫煙による健康リスク・死亡者数の推定はどのくらい信用できるか?

受動喫煙の防止策として、室内全面禁煙を目指す厚労省側とそれに反発する自民たばこ議連が争っています。本件に関しTwitter上でも、なかなか面白いディスカッションがおきています。 室内禁煙による受動喫煙対策は「科学的根拠(エビデンス)」に基づくもの…

【点と矢印で因果関係を考える】データからニセモノの関連が生じるパターンとその対策まとめ:因果ダイアグラム(DAG)によるバイアスの視覚的整理

よく「因果関係と相関関係は違う」といいますが、具体的にどのような場合に両者が一致しない(バイアスが生じる)のかをDAGをつかって整理します(簡単にそれぞれのバイアスへの対応策にも言及しますが、各手法の詳細は別の機会に譲ります)。

"矢印"をつかって因果関係を視覚的に整理する:因果ダイアグラム(DAG)入門②〜読み方・書き方の基本ルール〜

前回は因果ダイアグラム(DAG)という概念の導入として、そもそもなぜDAGが必要とされるのかについて書いてみました。 今回はDAGシリーズ第二弾として、実際にDAGを”書いて”いくうえでの基本ルールとDAGの”読み方”について整理してみようと思います。DAGの読…

"矢印"をつかって因果関係を視覚的に整理する:因果ダイアグラム(DAG)入門①〜なぜDAGが必要なのか〜

今回はDirected Acyclic Graph(DAG)と呼ばれるものについて書いてみようと思います。「ダグ」と読みます。日本語では「非巡回有向グラフ」とかいうなんだか難しそうな名前で呼ばれているようです。DAGが何かを一言で説明するとすれば「いろいろな要因を矢印…

はじめに

自己紹介 はじめまして。現在博士号取得を目指して大学院に在籍している研究者見習いです。東京で修士号を取得したのちに、2016年夏よりアメリカはボストンのとある大学院のPh.Dプログラムに入学しました。 Public Health(公衆衛生)であるとかEpidemiology…