こんな人におすすめ
- 統計解析やデータ分析を行う研究者やエンジニア
- メタアナリシスや統計評価の信頼性を高めたい医療従事者
- 機械学習モデルやシミュレーションの堅牢性を検証したいデータサイエンティスト
プロンプト例
「感度分析の手法を説明し、評価の頑健性を確かめるための具体的なステップを教えてください」
プロンプト例の出力結果
感度分析は、データ分析の基準や仮定を変えて結果にどの程度影響があるかを検証し、評価の頑健性を判断する手法です。具体的なステップは以下の通りです。
- 分析対象や基準（例：対象年齢の定義など）を複数設定する。
- それぞれの基準で分析を繰り返し、結果の変動を確認する。
- 結果が大きく変わらなければ、分析結果は頑健（ロバスト）と判断できる。
- 逆に結果が変動すると、仮定や基準の設定の妥当性を再検討し、不確かさを明確に伝える。
この手法によって、研究やモデルの信頼性が高まり、より精度の高い意思決定が可能になります。
