筋トレやダイエットの情報を、
自分で見極める力を。
論文を読める、ワンランク上のトレーニーへ。
論文を読んでも、統計の部分は読み飛ばし、結局見ているのは「有意差があったかどうか」だけ。
そこから一歩踏み込み、研究結果を自分で理解できるようになるための講座です。
論文の結果
介入群では、対照群と比較して体重が有意に減少した（−3.2 ± 2.4 kg vs. −1.1 ± 2.0 kg, p = 0.03）。
READ THE RESULTS
「有意差あり」の意味、本当にわかっていますか？
統計学がわからなければ、論文に書かれた結果を、そのまま文面どおり受け取ることしかできません。
この講座では、平均値やばらつき、p値などの意味を一から学び、結果が何を表しているのかを自分で理解できる状態を目指します。
WHY THIS COURSE
普通に統計学を勉強しても、
ボディメイク論文は読めない。
一般的な統計学のテキストで勉強しても、ボディメイク論文を読めるようにはなりません。
一般的なテキストは、数学的に統計学を学ぶか、ビジネスの文脈で統計学を学ぶものがほとんどだからです。
統計学全体を体系的に学ぶ
サイコロ、コイン、工場の不良品などを題材に、確率や統計手法を幅広く学びます。統計学そのものを専門的に学んだり、ビジネスに応用したりするには役立ちます。
- 統計手法を数学的に読み解くので、学習のハードルが高い
- ビジネスの題材が中心で、ボディメイク論文に出てくる手法を学びにくい
- メタ分析など、論文を読むうえで必須の知識が載っていないことがある
ボディメイク論文を読むために学ぶ
論文によく出てくる知識を厳選。理論を学んだ後には、実際の論文を読むパートを設け、理論と論文の記述がどのようにつながっているのかを確認します。
- ボディメイク論文に出てくる必須の手法が学べる
- 理論を学ぶときの具体例も、すべてボディメイク関連
- 実際の論文を読むパートで、「論文を読めた」という経験が積み上がる
統計学の公式を頑張って覚えたはずなのに、実際の論文を開くと読めない。
これは知識が足りないこともありますが、何より、 統計学とボディメイク論文をつなぐ部分 が抜けていることが原因です。
THE SHORTEST PATH
必要な統計学を、
論文を読める最短ルートで。
統計学を一通り勉強してから、いつか論文へ応用するのでは、何年かかるかわかりません。
はじめからボディメイク論文を理解するために、必要な統計学を学びます。
標準偏差
信頼区間
事後検定
単回帰
UNDERSTAND THE FORMULAS
数式は使います。
ただし、公式の暗記にはしません。
統計学を理解するために、数式を完全に排除することはできません。 逆に、数式を暗記するだけでも、論文を読めるようにはなりません。
この講座では、式が何を計算し、なぜその形になっているのか。 必ず数式の「意味」を言葉で解説します。
- なぜ標準偏差はn−1で割るのか
- なぜ差を二乗するのか
- なぜ標準誤差を使うのか
- なぜt値やF値が大きいと有意になりやすいのか
- なぜ相関係数は−1から1に収まるのか
- なぜ2群ではt検定、3群以上では分散分析が使われるのか
Σ記号、ベクトル、微分、積分など、必要な数学も講座の中で補足します。 必要な事前知識は「足す」「引く」「かける」「割る」だけです。
難しい数式を削るのではなく、 一つずつ丁寧に積み上げることで理解できるようにする 講座です。
LEARN WITH BODYMAKE DATA
出てくる数字は、
全部ボディメイクの値です。
教科書のように「動く点P」を考えても、興味が湧かず、学習はなかなか続きません。
この講座では、筋トレやダイエットの具体的なデータを使いながら、統計学を学びます。
クレアチンで、ベンチプレスの記録は伸びるのか
クレアチンを摂取したグループと、摂取しなかったグループの1RMを比較しながら、 平均値、標準偏差、t検定を学びます。
摂取カロリーが増えるほど、体重も増えるのか
「摂取カロリーと体重には関係があるのか？」という例から、相関と回帰を学びます。
食事法と筋トレの組み合わせで、結果は変わるのか
食事法と筋トレの有無を組み合わせたデータから、 分散分析の主効果や交互作用を学びます。
16時間断食で、体脂肪は減るのか
実際のメタ分析論文を使い、効果量、フォレストプロット、ファンネルプロットを学びます。
他にも、ボディメイクの例が盛りだくさんです。 平均値を求めるときも、p値を考えるときも、分散分析やメタ分析を学ぶときも、 扱うのはすべて筋力、体重、体脂肪率などのデータです。
数学とボディメイクを切り離さず、実際の研究につなげながら学びます。
CURRICULUM
全9章のカリキュラム
平均値と標準偏差から始め、t検定、分散分析、相関・回帰、
メタ分析まで順番に進みます。
Σ記号や微分・積分、ベクトルなどの数学も、
必要になったタイミングで必要な範囲だけ解説します。
※各章をクリックすると、詳しい内容を確認できます。
01 第1章「記述統計」
- 記述統計と代表値・バラツキの尺度
- 平均値・中央値・最頻値
- “ばらつき”の指標：分散・標準偏差
- 数学の補足：Σ記号をマスターしよう
- VIDEO：統計学第１章
まずは、なじみのある平均値から始め、 データの中心やばらつきを表す基本的な指標を学びます。
02 第2章「推測統計」
- 「母集団とはなにか？」-記述統計から推測統計へ
- 母集団の平均を推定する
- サンプルと母集団の”分散”と”標準偏差”
- 母集団を計算可能な数学モデルにする「確率分布と正規分布、中心極限定理」
- 論文で最頻出のt検定への架け橋「Z検定とt検定、標準正規分布」
- VIDEO：統計学第２章①推測統計とは？
- VIDEO：統計学第２章②：母集団のパラメータを推定する
- 実際に論文を読んでみよう！平均と標準偏差から、被験者の練度を見る
- 実際に論文を読んでみよう！中央値と箱ひげ図、外れ値
- VIDEO：統計学第２章③”差があるか”を調べる検定に欠かせない確率分布と正規分布
- VIDEO：統計学第2章④正規分布とZ検定
限られたサンプルのデータから、 より大きな母集団について推測する考え方を学びます。
03 第3章 論文で最もよくみる「t検定」
- 1標本のt検定編
- ”両側検定”と”片側検定”ってなに？迷ったらとりあえず”両側検定”すべし
- 対応のあるt検定編
- サプリ群 vs プラセボ群を比較する独立2群のt検定①統計量tを求めてみよう
- サプリ群 vs プラセボ群を比較する独立2群のt検定②プール標準偏差を求めてみよう
- 実際に”有意差あり”を体験してみよう！「クレアチンでベンチプレス1RMは向上する？」
- 実際に論文を読んでみよう！「生活習慣への介入は、糖尿病患者の体重とBMIを下げる？」
- VIDEO：統計学第3章①1標本のt検定
ボディメイク論文で頻繁に使われるt検定を、 具体例と実際の論文を通じて学びます。
04 第4章 自由度：初級編
- 自由度を情報量として理解する
- 平均と分散を「重み付け平均」として一気に理解する
自由度を単なる「n−1」として暗記せず、 データから得られる情報量として理解します。
05 第5章「有意差と95%信頼区間、p値」-積分と確率分布-
- 確率を面積で定義する：確率分布と積分
- 95%信頼区間と正規分布
- 95%信頼区間を一般化する：t分布と「推定値±臨界値×SE」
- p値とは何か？ ― “偶然かどうか”を数で測る魔法
- どんな判断ミスを許容するのか？αエラーとβエラー
- 複数群を比べるときはどうする？：検定力とt検定の限界
p値や95%信頼区間を、 表面的な定義ではなく確率分布から理解します。
06 第6章「分散分析（ANOVA）」
- 分散分析とは？カフェイン vs クレアチン vs プラセボを比較する
- 分散分析の基本①効果の分散
- 分散分析の基本②誤差の分散
- 分散分析で実際にF値を求める
- 理論と実践：一元配置分散分析「低糖質 vs 低脂質 vs 高タンパク質で体重減少量は変わる？」
- 分散分析のもう一つの視点：観測値はどうやってモデル化する？
- 二元配置分散分析①全体像と誤差の分散
- 二元配置分散分析②主効果
- 二元配置分散分析③交互作用
- 反復測定分散分析
- 分散分析と用語のまとめ
3群以上の比較や複数の要因を扱う分散分析を、 F値の計算から主効果・交互作用まで学びます。
07 第7章「事後検定」
- なぜ事後検定が必要なのか？：ANOVAでは「どこが違うか」まではわからない
- Bonferroni補正：比較回数が増えるなら、基準を厳しくする
- Tukey法：すべての群同士を比べる王道の事後検定
分散分析で差が見つかったあと、 どの群同士に差があるのかを調べる方法を学びます。
08 第8章「相関と単回帰」-ベクトルと微分-
- 二変量の統計である”相関”と”回帰”とは？
- 相関ってなに？「どう一緒に動くか？」を見る相関係数
- ベクトルってなに？1週間分の体重データを”ベクトル”に格納する
- ベクトルで学び直す”相関”
- 相関係数を実際に計算してみる「トレーニング時間とベンチプレス1RMに相関はあるのか？」
- 単回帰「片方の値から、もう一方の値を予測する」
- 発展講座：最小二乗法で回帰式を求める
- 発展講座：決定係数
2つの変数の関係を扱う相関と単回帰を、 ベクトルや最小二乗法まで踏み込んで理解します。
09 第9章「メタ分析入門」
- メタ分析とは何か？
- メタ分析の結果を読む：フォレストプロット
- 実際に論文を読んでみよう！「16時間断食の体組成への影響は？」
- 実際の論文を読んでみよう！ファンネルプロットから出版バイアスを読み解く
メタ分析の基本から、 フォレストプロットとファンネルプロットの読み方まで学びます。
受講価格
第1章から第9章までを、買い切りで受講できます。
ボディメイク論文を読み解くための統計学講座
49,800円（税込）
買い切り
- 第1章から第9章までの全教材
- 解説動画
- 数学の補足講座
- 実際の論文を使った読解
- 教材は一度購入すればいつでも閲覧可能
- 教材の軽微な修正・更新
利用できる決済方法は、決済画面でご確認ください。
6年間の学びを、
25万字超の講座にまとめました。
私はこれまで、数万本もの論文に目を通し、 統計学や数学の一般書・専門書を何十冊も読んできました。
大学院で研究をしていた頃から約6年間、 ほぼ毎日のように統計学を学び、 わからないことがあれば、 数学の専門書や論文までさかのぼって調べてきました。
そうして学び続ける中で感じていたのが、
「ボディメイク論文を読むために必要な統計学を学べる教材がない」
ということでした。
この講座は、 そんな過去の自分が欲しかったものを 形にしたものです。
本講座では、6年間かけて学んだ統計学と、 数万本の論文に目を通してきた経験をもとに、 ボディメイク論文を読み解くために必要な知識 を、普段書籍編集者として働く私が、 一から再編成しました。
編集者は、 情報を選び、整理し、 理解できる順番に体系化して伝えるプロ です。
その編集技術を、 この講座に余すことなく注ぎ込みました。
BEHIND THE COURSE
この講座を形づくる3つの要素
単に情報を詰め込むのではなく、 論文を読むために必要な知識を厳選し、 一番理解しやすい順番に組み直しました。
全9章・
25万字超
平均値や標準偏差から始まり、 t検定、分散分析、相関・回帰、 メタ分析までを体系的に解説しています。
約6年間の
学びと試行錯誤
わからないことを専門書や論文で調べながら、数万本の論文を読んできた経験を反映しています。
編集者として一から作った、
完全オリジナルのカリキュラム
必要な情報を厳選し、 初めて学ぶ人でも理解できるようにカリキュラムを一から組み直しました。
この講座が向いている人・向いていない人
この講座は、すべての人に向けたものではありません。
そのため、こちらから無理に受講を勧めることもありません。
受講前に、学ぶ目的が自分に合っているかをご確認ください。
内容に価値を感じた方だけ、受講をご検討ください。
向いている人
- ボディメイクや栄養学の論文を自分で読みたい
- SNSや動画で紹介された研究を、自分でも確かめたい
- p値や有意差の意味を理解し、論文を紹介する人の言葉を鵜呑みにしたくない
- ボディメイクのために統計学を学びたいが、一般的な本では研究とのつながりがわからない
- ボディメイクの具体例を使って統計学を学びたい
- 公式の暗記ではなく、意味から理解したい
- トレーナーや栄養指導者として、ワンランク上の知識を身につけたい
- 専門書は難しいが、一般向けの解説だけでは物足りない
向いていない人
- 論文の結論だけを短時間で知りたい
- 数式を一切見たくない
- 統計ソフトの操作方法だけを学びたい
- 統計学の公式だけを覚えられれば十分だと思っている
- どのサプリメントが効くのか、答えだけを知りたい
- 学習に時間をかけたくない
- 「p値が0.05未満なら有意差あり」とだけわかればよい
- すでに統計学の専門書を自力で読み、数式の意味まで理解できる
- 論文を紹介する人が「効果がある」と言えば、それで十分だと思っている
この講座は、統計学を薄めて「わかったつもり」になるための講座ではありません。
難しい内容を一つずつ分解し、自分の頭で理解できる状態を目指す講座です。
FAQ
よくある質問
受講前によくある疑問をまとめました。
数学が苦手でも受講できますか？
受講できます。ただし、数式を一切使わない講座ではありません。
Σ記号やベクトルなど、必要な数学は講座内で基礎から解説するため、事前知識は不要です。
公式を暗記するのではなく、式が何を表しているのかを理解することを重視しています。
統計学を学んだ経験がなくても大丈夫ですか？
大丈夫です。統計学の予備知識は必要ありません。第1章は、誰にでもなじみのある「平均」から始めます。
後半の内容は前半の知識を前提としているため、初めて学ぶ方は第1章から順番に進めることをおすすめします。
英語論文を読めなくても受講できますか？
解説はすべて日本語で行うため、受講には問題ありません。
ただし、英語論文を自力で読むには、統計学とは別に英語の知識も必要になるのは事実です。
一方で、近年は翻訳ツールが大きく進歩し、英語そのものは以前ほど大きな障壁ではなくなりつつあります。
そこで本講座では、論文を読むうえでもう一つの大きな障壁になりやすい、統計学を重点的に扱います。
RやPythonなどの統計ソフトは必要ですか？
必要ありません。本講座では、統計ソフトの操作方法は扱いません。
ソフトの使い方よりも、計算の裏で何が行われているのかを理解することを目的とした講座です。
どの章から見てもいいですか？
初めて統計学を学ぶ場合は、第1章から順番に進めることをおすすめします。
すでに学習経験がある場合は必要な章から始めることもできますが、復習を兼ねて第1章から進めると、後半の内容をより理解しやすくなります。
数理統計学の内容も含まれていますか？
本講座では、ボディメイク論文を読み解くために必要な統計学を厳選して扱います。
そのため、行列、一般線形モデル、最尤法、線形混合モデルなどを本格的に扱う数理統計学編は含まれていません。
ただし、すでに下書きはあるため、ご要望が多ければ別講座として提供することも検討します。
スマホでも受講できますか？
インターネット環境があれば、スマートフォンやタブレットでも受講できます。
論文を「信じる側」から、
「判断する側」へ。
p値だけを見て、論文を読んだ気にならない。
どこかのインフルエンサーが紹介した結論を、 そのまま受け入れない。
統計学を使い、 自分の頭で研究結果を考えるための土台を作ります。
49,800円（税込）買い切り