特にかかわりたくないと思うがんは? (AERA 2018年2月12日号より) 自分が4期のがんと診断されたら、どんな治療法を選択しますか? (AERA 2018年2月121日号より) がんは進行具合によって1~4期に分類される。自分が最も進行している4期のがんになったら、現役医師たちはどんな治療法を選択するのか。20代から60代までのがんの診療経験のある現役医師553人にアンケートで聞いた。 【図】医師ががんになった時、選ぶ治療法とは?
カブトムシが成虫になったらどうする?飼育方法Q&A カブトムシを家で育てるには? 今回はカブトムシの成虫を飼育する際に、よくありがちな疑問に対してお答えするよ。「これって何?」「あれっ、こういうときはどうするの?」と困ったときに、どれも役立つQ&Aばかりだ。しっかりと読めば、より上手にカブトムシを飼えること間違いなし!! 基本的な飼育方法は「 カブトムシの飼い方のコツ 成虫編 」を参考にしてね。 Q:カブトムシのエサにスイカをあげてもいい? エサゼリーって? カブトムシが成虫になったらどうする？飼育方法Q&A [カブトムシ] All About. う~ん、スイカをカブトムシのエサにするのは良くないね。スイカは水分が多過ぎて、カブトムシがお腹をこわしてしまう。ケースの中も汚れてしまい、不衛生になってしまうんだ。 エサゼリーだと飼育が楽! エサゼリーはカブトムシの大好物である樹液に似た成分で作られている。栄養分が高い上に、果物と違って腐りにくい。それゆえに、飼育ケースの中を清潔に保てるという利点もある。 もし、果物をエサにするなら、バナナかリンゴがおすすめだ。ただし、果物はゼリーよりも腐りやすいので、こまめに入れ替えるようにしよう。 Q:ケースの中で、よくカブトムシがひっくり返っているのですが… このままだと、カブトムシの体力が消耗して長生きしなくなることもある。とまり木や樹皮など、カブトムシの足場になるモノをちゃんと入れているかな? こんな場合は、 エサ台 を使うのも効果的だ。これは、エサゼリーをはめ込める台のことで、ゼリーがころがらずにカブトムシが食べやすくなるし、台自体がとまり木のかわりにもなる。 エサ台を使うのもイイ方法 十分な足場となるモノがあっても、頻繁にひっくり返るときは…残念ながら、そろそろ寿命が近づいているのかもしれないね。 Q:カブトムシの成虫って、どれぐらい生きるの?? 基本的にカブトムシが成虫でいる期間は2~3ヶ月ほど。初夏にサナギから成虫となって、夏の終わりや初秋にはもう死んでしまうんだ。 ただし、それは自然界での話。飼育ケースで上手に飼えば、秋~秋の終わりぐらいまでは長生きするかもしれない。外敵がいないし、温度管理もできるので、カブトムシにとってはより快適な環境で生きていけるからね。 自然界ではカブトムシの寿命は2~3ヶ月ほど。基本的に夏の終わりには死んでしまう。 Q:カブトムシはどんなところで飼うのがいいですか? 霧吹きはカブトムシ飼育には欠かせないアイテム カブトムシにとって快適な温度は22~26℃ぐらい。これより少し高くても大丈夫だけど、30℃はこえない場所を選びたい。 ケースは直接日光が当たらない、暗く涼しい場所に置くように。それと、カブトムシはあまり乾燥している環境も苦手なので、ときどき霧吹きなどを使って、湿り気を与えてあげるといいぞ。 また、カブトムシがエサを食べ切ったり、エサが古くなってきたら、新しいのと交換してあげること。ケース内はときどき掃除してあげよう。 Q:カブトムシにエサをあげても、なかなか大きくならないのですが……。 残念ながら成虫になったカブトムシは、いくら食べてももう大きくはならない。カブトムシのカラダの大きさは幼虫からサナギになって時点で、ほぼ決まってしまうんだ。大きなカブトムシを育てたい場合は、幼虫のときに良い環境を作ってあげよう。 基本的なカブトムシ(成虫)の飼い方は 「カブトムシの飼い方のコツ 成虫編」 をみてね。 【関連記事】 カブトムシの捕まえ方・取り方のコツ!活動時間帯やベストな採集時期 カブトムシの蛹を観察!飼育方法のコツとは カブトムシの幼虫を飼育方法!卵の見つけ方から幼虫の育て方まで カブトムシのいる木の見つけ方!捕まえ方コツ・木の種類・道具 カブトムシの卵・幼虫の飼育方法Q&A!発酵マットって何?
"正しいがんの情報"を収集する がんという病気は千差万別で、がんの種類、症状、治療法、そして治療が終わったあとの経過も人それぞれです。インターネットには、がんの情報や体験談が溢れかえっていますが、自分に当てはまるとは限りませんので、振り回されないことも大切です。 特に、自分ががんになってしまうと冷静な判断ができなくこともありますので、元気なときから"がんの正しい情報"に目を通しておくと、いざというときに役立ちます。 一番のおすすめは、国立がん研究センターが公開しているサイト「 がん情報サービス 」です。こちらでは、がんに関する基本情報はもちろん、がんの予防や検診に関する情報、がん患者の支援制度や、がんとともに働き続けるためのポイント、ご家族や周りの方に向けたがん患者への対応の仕方のアドバイスなど、信用できる情報を得ることができます。また、各都道府県にはがん診療連携拠点病院があり、そこのがん相談支援センターは、その病院の患者・家族でなくても電話で相談もできます。 ■4.
コロナ禍で儲かる所からお金が出ているのかと思うほどの 報道のであると. 私は思うほどである。 商売人の風が吹けば桶屋が儲かるの考え方ではすれば。 上記の事が頭をよぎる. もし今回のコロナが人の手で変異していったなら. それはアジアの人には優しく欧米の人には厳しいコロナ。 もしこれが科学兵器なら. 恐ろしいですね. 多くの人の命を一瞬に奪う核兵器より恐ろしいと私は思います。 上記の事はあくまでも私の妄想で頑固親父の空想です。 今日は11月1日 譲り受け義援金10月岐阜 大阪 名古屋の オーナーから三台譲り受けましたので60,000円を大阪府新型コロナウイルス助け合い基金寄いたしました。累計721万850円となりました。 写真は基金寄証とクレヨンカレンダー11月写真です。 SINCE1979 お陰様で創業40周年 ガレージクレヨン 頑固親父岡本 孝
9月14日(金)朝7時(日本時間)に迫る、2018年のイグノーベル賞の受賞者発表&授賞式。 「笑い、そして考えさせられる」業績に対して送られる賞ということで(たぶん当たらないだろうと思いつつも)、3人の科学コミュニケーターが該当しそうな面白い研究を1つずつ紹介していきます。 正直なところ、イグノーベル文学賞を(今年の発表を見送ることになった文学的な顛末によって)本家ノーベル文学賞の選考委員会がとったり、経済学賞を(バーチャルと現実の融合世界に働き盛りの人々を没入させている功績で)ポケモンGoがとったりするんじゃないかと睨んでいたりするのですが。 いちおう未来館は科学館なので、科学にまつわる業績に絞って予想を行います。 ■イグノーベル受賞予想 「現代版"風が吹いたら桶屋が儲かる? "事例集」 イグノーベル賞の受賞予想ブログ第一弾は、昨年からのイグノーベル賞担当メンバー山本が担当します。 僕が予想する2018年のイグノーベル統計学受賞者は、こちらの方です。Spurious Correlation (リンクは削除されました)というプロジェクトの実施者、Tyler Vigen氏です。 ("Spurious Correlation"より) "Spurious Correlation"とは、「疑似相関」のこと。つまり、直接関係がない(場合によっては、間接的にも関係がない)2つのことが、なんらかの別の理由や、ただの偶然によって、強い関係があるように見えてしまうことです。 言葉では具体的にどういうことかを上手く説明するのが難しいので、"Spurious Correlation"のサイトから1つ選んで、実例を見てもらいましょう。 「プールに落ちて溺死した人の数は、ニコラス・ケイジの映画出演数と相関がある」(黒が出演数、赤が溺死者数)(By Tyler J. 「経済的困窮」は主要原因ではない？コロナで大学中退者が減ったワケ - ライブドアニュース. Vigen via "Spurious Correlation", Creative Commons Attribution (CC BY 4. 0)) (リンクは削除されました) ・・・。いやいやいや、そんなバカな。 このように、データが連動する関係を「相関関係」といいます。ですが、俳優さんの映画の出演数が増えるとプールで溺れる人の数が増える、というような関係性はなさそうですよね。関係がない(一方が原因でもう一方が結果、という直接的な関係にない)のに関係がありそうに見えるのが、「疑似相関」です。 Vigen氏は、世の中の統計データから、「いかにも疑似相関」、と思わせてくれる笑える事例をひたすら抽出し、発表しています。 他にも・・・ 「一人あたりのモツァレラチーズ消費量は、土木工学の博士号授与者数と相関がある」(黒が博士号、赤がモツァレラ)(By Tyler J.
52%でした。統計学的には、5%以下というのは有意に差がある(ここでは「相関関係がありそうだ」)と判断される一つの基準です。そうすると、これも「有意な相関」といえてしまいます。 そう聞いて、皆さん本当に相関があると思いますか?
2021/04/15 風が吹くと桶屋が儲かる 最近季節の変わり目ということもあり、風が強い日が多いですね。 ふと昔のことわざを思い出しました。 全く関係のないような事柄が関係し、変化への影響を及ぼすという。 因果関係を表したことわざです。 仕事でもプライベートでもこの因果関係を感じることが多々あります。 大したことではないと思うことが結果に大きな違いを生むこともあります。 小さな出来事も大切に考えて行きたいものです。 過去の記事 2021年 2020年 2019年
0)) (リンクは削除されました) 「一人あたりのチーズ消費量は、ベッドシーツに絡んで亡くなった人の数と相関がある」(黒がシーツ、赤がチーズ)(By Tyler J. 0)) (リンクは削除されました) 「メイン州の離婚率は、一人当たりのマーガリンの使用量と相関がある」(黒がマーガリン、赤が離婚率)(By Tyler J. 風が吹くと---. 0)) (リンクは削除されました) そんなわけないでしょうっ! と突っ込まずにいられない「疑似相関」が次から次にでてきて笑わせてくれます。 しかも、その事例数がモノスゴイんです。その数、なんと約3万。オモシロ事例集も、内容が数万事例という数になってくると、執念のようなものを感じずにはいられません。そんなクレイジーな(誉め言葉)ところもイグノーベル賞にふさわしいと思っております。 実際にサイトを見に行って笑っていただけると嬉しいです(最新版は掲載事例数が少ないですが、"old version"を見ればモノスゴイ数のグラフを見ることができます。 ■「相関関係」「有意差」という言葉の魔力 イグノーベル賞には、「考えさせられる」要素も重要なので、その話をさせてください。 私たちの周りは、たくさんの"相関"であふれています。 テレビやウェブサイト、中吊り広告、雑誌、行政の文書などなど、色んなところに「〇〇を食べている人ほど成績が良い」とか、「××を使っている人ほどダイエットに成功している」とか、「△△を消費しているほど病気になりやすい」とか、「□□は、災害の前兆だ」とか言う情報を目にしますよね。そこには、"Spurious Correlation"と同じようなグラフとともに、「統計的に有意な相関関係」という但し書きが添えられていたりすることもあります。 「統計的に有意」と言われると、「そうなのか」と信じそうになりますが、本当にそれで良いのでしょうか? 試しに、"Spurious Correlation"のグラフのデータに、統計的に有意な相関関係があるかを計算してみました。Vigen氏のお気に入りだという、ニコラス・ケイジさんのグラフでやってみます。 Excelを使い、「無相関の検定」という方法で、上記のように算出しました(※)。間違いがあったら教えてください。 ※『サイコロとExcelで体感する統計解析』石川 幹人著(共立出版)、及びこちらのページ(首都大学東京 大学教育センター 情報教育担当 & 学術情報基盤センター 情報メディア教育支援部門)を参考にしました。 11年間で、それぞれの年に「ニコラス・ケイジさんが映画に出た本数」と、「プールに落ちて溺死した人の数」との間に、実はなんの関係もないことを仮定します。その仮定のもとで、「取れたデータがたまたま偶然偏って」相関があるように見えてしまう確率(いわゆる"p値")を計算すると、2.
・・・ということです。そういったことを、"Spurious Correlation"の笑えるグラフたちは、オモシロおかしく教えてくれます。 ■最後におまけ:"Spurious Correlation"のグラフたちは、何がおかしいのか? 今回紹介したオモシロおかしいグラフのような「疑似相関」がどうして見つかるのか、についてちょっとだけ推測してみましょう。 Vigen氏のお気に入り、ニコラス・ケイジさんのグラフを使います。 (再掲)「プールに落ちて溺死した人の数は、ニコラス・ケイジの映画出演数と相関がある」(黒が出演数、赤が溺死者数)(By Tyler J. 0)) なんの"裏"もないことを仮定した場合、このような数字の連動がある確率は、2. 52%でした。おそらく相関関係のないデータばかりだと思えるのに、そんな確率の低い偶然が、3万事例も起こるというのはどういうことでしょうか? 「全然関係のない数字11年分のデータ」を適当に探してきて、「ニコラス・ケイジさんの1年間の映画出演数11年分のデータ」と組み合わせたときに2. 52%という低い確率のことが起こるまで延々と探し続けたとします。 延々と100回繰り返すと、その間に1回以上この偶然が起こる確率は、約92. 風が吹くと桶屋が儲かる 例. 3%です。1000回やれば、99. 9999999992%とほとんど100%みたいな確率になってきます。 世の中には、100や1000どころではなく、膨大な数の統計データがあります。そこから面白そうなものを拾ってきて、延々と都合の良いところだけ組み合わせ続ければ、"Spurious Correlation"のように笑える偶然がいくつも見つかってくるはずです。 つまり、「偶然相関しているように見えるデータを積極的に拾っている」というのが、"Spurious Correlation"のグラフたちの「裏」事情だと思います。中には本当に何らか関係があるものも見つかるかもしれませんが。 ■笑いながら数字の見方を見直そう 以上、イグノーベル統計学賞の予想でした。 予想が当たるか当たらないかはさておき、是非"Spurious Correlation"を見に行って、統計学とのお付き合いの仕方を笑いながら考えてみてください。 私たちがデータを見て判断していることは、本当に正しいでしょうか? サイトのグラフとあまり変わらないものを根拠に、笑える(笑えない?