教員情報(INABA Taichi)

氏名・職名 稲葉 太一(いなば たいち,INABA Taichi)准教授
メールアドレス inaba [at] kobe-u.ac.jp
取得学位 工学修士 (大阪大学)
研究分野 数理統計学,応用統計学,データ解析
[学部] 所属 人間環境学科 数理情報環境論コース
研究テーマ

統計学は,データを解析することから始まります。学部生の間に,自分の興味を持てるテーマを選び,適切な統計手法の適用方法を研究することを目的としています。

[大学院] 所属 [博士課程前期課程] 人間環境学専攻 数理情報環境論コース
[博士課程後期課程] 人間環境学専攻 数理情報環境論分野
[(旧)博士課程前期課程] 人間環境学専攻 数理情報環境論コース
[(旧)博士課程後期課程] 人間環境学専攻 数理情報環境論分野
研究テーマ

統計手法は,その適用分野によって異なる側面があります。例えば医学統計の分野では,多重比較法という手法があり,その適用範囲を広げる事を研究しています。

研究者情報 神戸大学研究者紹介(KUID)
教員サイト 教員のウェブサイト
研究室紹介
研究最前線 さあ今こそ統計解析を用いて,問題解決の専門家を目指そう!

昨今の高度情報化社会では,どうしても問題が複雑化します。そこで必要なのは問題解決の方法論と共に,情報をまとめる力です。統計解析は,情報を数値化して分析する効率的な方法論を提供してくれます。もちろん統計解析の手法を取らずに膨大なデータを逐一調べることも重要でしょう。しかし統計解析では,検出力という考え方で,いかに少ないデータ数でより多くの結論を合理的に導くかを考えて行きます。
私の最近の興味は,医学統計の分野でよく用いられる「多重比較法」にあります。多重比較法とは,臨床試験の用量設定の段階で必然的に用いられる手法であり,これが無くてはこの世に「新薬」が産まれないというほど重要な役割を果たしています。ここで検出力が高いとは,より少ないデータ数で他の手法と同じ意義のある結論を導くことを意味します。つまり臨床試験に関わる人数が最小で済むのです。臨床試験は我々が「新薬」を得るためには避けられない道ですが,このリスクに関わる人を最小限に留めることが,研究の目的となります。
このように大変意義深い「多重比較法」において,通常の検定で行われる「第1種の誤り」の確率に似た,「Type I FWE」という考え方があります。一般的に,多重比較法として認知されるためには,このType I FWEがコントロールされていることが必要です。この「正しい仮説のうちで,1つ以上を棄却する確率」を抑えるためには,閉検定手順という方法が提案されています。しかし,検定される対象が複雑に絡んでいるという背景があり,現実に提案されている手法は,必ずしも検出力を最大にするように設計されてはいません。
現在,多群の比較では決定版と言われている「ペリの方法」を研究しています。統計解析は純粋に理論的な研究ですが,改良版が実現すると,リスクが少ない「新薬開発」が可能となり,社会の効率化に貢献することができます。皆さん,一緒に研究しませんか?