こんな人におすすめ：
- 統計解析を利用する研究者・データサイエンティスト
- 臨床試験などの医療研究従事者
- 欠測データを含む解析に関わるアナリスト
プロンプト例：
「感度分析の統計的仮定検証」について説明してください。特に欠測データの取扱いに関する代表的な仮定と、その仮定が推定結果に与える影響を評価する方法についても解説してください。
プロンプト例の出力結果：
感度分析は、モデルやデータに含まれる統計的仮定が結果に与える影響を評価する手法です。特に欠測データの解析においては、欠測が「完全にランダム（MCAR）」「条件付きでランダム（MAR）」「非ランダム（MNAR）」のどれに該当するかが重要な仮定となります。これらの仮定は通常検証不能であるため、感度分析によって前提条件を変化させた場合の推定結果の変動を調べ、結論の頑健性を評価します。例えば、多重代入法などの欠測値補完手法を用い、異なる仮定下で解析し比較します。推定結果に大きな差異がなければ、分析結果は堅牢であると判断でき、逆に大きな変動があれば仮定の取り扱いを再検討する必要があります。このように感度分析は、不確実な前提条件を考慮しつつ統計的結論の信頼性向上に欠かせないステップです。
