アンケート調査票を作成のための仮説の必要性

1. 仮説構築と調査検証　株式会社 日立インフォメーションアカデミー　調査結果を考察することで「何が言えそうか」という新たな仮説が導けます。その新たな仮説を調査検証することで、さらに深い仮説が導けます。仮説検証は繰り返すことでより高い価値を発揮します高い価値を発揮します。
2. アンケートの計画
3. アンケート調査実施前の注意点ー計画編ー　アンケート調査には、２つの種類があります。①発見型アンケート②仮説検証型アンケート
4. アンケート調査を成功させるコツ　Point1. 調査目的を明確にする  調査結果をどう活用するかが明確に定まっていないと、調査をやっただけで終わってしまうことがあるため、調査を実施する前に、「今回の調査結果をもとに、どのようなアクションを起こすのか」を決めておくことが重要です。Point2. 調査課題をモレなく整理する　調査課題とは、調査の目的を達成するために、得るべき知見のことです。　Point3. 仮説を立てる　アンケート調査の本質は、仮説検証です。仮説を立てる際に重要なのが、検証により仮説が肯定された際の次のアクションまでがきちんと描かれていることです。 
5. アンケート調査の方法とコツ② 課題設定～仮説構築～調査手法の選び方編 手法 ネットリサーチ 2019.07.26　アンケート調査の企画をする時には、具体的な方法や質問の内容を考え始める前に、解決すべき課題の設定～仮説の構築～調査の企画というプロセスが必要です。ここで重要なのは、調査結果が課題の解決に向けたアクションに繋がるように企画することです。このプロセスでしっかり準備することが、調査結果の価値の大半を決めます。問題の原因を次のアクションにおとしこめるレベルまで具体化することで、アンケート調査の結果をマーケティングに活かすことができる　最初に考えた仮説が本当に原因であるとは限りません。考えられる原因＝仮説を出来るだけアンケート調査に盛り込んでおく
6. マーケティングリサーチの成功の秘訣は「仮説」にある 2018 / 02 / 15　市場調査における仮説は成功の鍵　現状仮説とは具体案を提示する際に「現在の状況は、このような状態になっているのではないか」という推測です。実行仮説とは（戦略推定ともいう）ビジネス展開するにあたり「このような方法で実行すればうまく行くのではないか」という仮定です。現状推定は次の実行推定の立案に結びつくような項目でなければならない。想定作りの前の事前調査の方法は、インターネットは基より実際の現場を訪れて生きた情報を集める事が大切である。
7. 調査仮説の立て方　「調査仮説」がない場合　例えば、「売上不振の理由（商品の不満内容）を把握したい」というだけでは、調査設計まで落とし込めません。「調査仮説」がある場合  例えば、「売上不振の理由（商品の不満内容）は、 商品パッケージのデザインが良くないからだと考えられる」という仮説がある場合、その仮説に沿って踏査を設計することができます。
8. https://www.advertimes.com/20180308/article266951/　考察 → 分析 → 設計　という順で考えていく　調査項目を考える、いわゆる調査設計から考え始めると、必ずと言っていいほど後から『あれも聞けば良かった、こう聞けば良かった』という声が聴かれる
9. https://www.and-d.co.jp/researches/form-hypothesis/　マーケティング上の課題を整理し、リサーチによって明らかにすべきテーマに変換したうえで、「仮説の構築」を行い、マーケティングリサーチで「何を」「どんなふうに」明らかにしていくのかの骨格を作っていきます。
10. はじめての市場調査：アンケート調査票の作り方は？良い例・悪い例　精度の高いアンケートを作る9つのステップとポイント　2021年05月10日　精度の低いアンケートを行ってしまうと正しい調査結果が得られず、知りたかったことが分からなかったり、間違った結論を導いてしまったりすることがあります。
11. https://globis.jp/article/5823　アンケートが長くなりすぎるのはもちろんのこと、レイアウトが見づらいとか、ウェブアンケートの場合は操作性が悪いと、答える方が面倒くさくなって、いい加減に答えてしまうことがあります。たとえば、ウェブのスピードが遅く、アンケートで20分以上かかるようなものでは、すべて真面目に答える人は多くありません。
12. https://www.kcsf.co.jp/marketing/column.html　理想を言えば、設問数は１０問～２０問程度ではないでしょうか。・最初の数問で、回答者の頭をウォーミングアップ。　（前菜）・その後、やや、本題に近寄りながら、　（スープ）・本題に数問。　（メインディッシュ）・最後は、必要な属性などを確認します。　（デザート）

その他

1. https://www.marketing-literacy.org/blog/hypothesis-excavation-method/
2. 課題を把握し、商品・サービスの改善で売り上げを上げるための情報は『顧客』が持っています。「Consumer is Boss」（お客様はボス）はP&G社で徹底されている考え方であり、「ファブリーズ」に代表される徹底的なマーケティング・リサーチ実施による成功例は、まさに好事例と言えます。　https://www.startrise.jp/columuns/view/4179
3. マーケティングを学ぶ学生たちには、仮説をもつことの重要さを説いています。リサーチの講義においては、そのことはリサーチの位置づけを理解することにもつながるので、とりわけ重要なことと考えています。ここで言う仮説とは、市場における消費者やブランド等の現況に関わる仮説にはじまり、それにもとづいて設定する課題の仮説、さらにはそれを解決するための戦略や施策の仮説まで、すべてを含みます。　https://insight.rakuten.co.jp/knowledge/researchcolumn/vol21.html

1. Pythonプログラミング（ステップ７・F分布）　不偏分散の確率分布
2. 【統計入門】t分布・カイ二乗分布・F分布ってどんな分布なの？使い方も少しまとめた【python】　@taka-kawa2020年02月22日に投稿2020年02月24日に更新　Qiita
3. F検定（概要とpython実装） 2021.07.26 2021.01.25　実践ケモインフォマティクス

統計の勉強はそうでなくても複雑でとっつきにくいのですが、なかでも初心者を簡単にくじく原因は、分散や標準偏差を計算するときにｎで割るべきかｎ－1で割るべきかという混乱だと思います。授業で習ったことと教科書に書いてあることが違っている、複数の教科書を見てみると定義がまちまち。どうしてこういうことが起きているのでしょうか。まず、分散（やその平方根をとった標準偏差）と一言で言っても、実は分散には種類があり定義が異なるということを知ることが大事です。母分散（母標準偏差）、標本分散（標本標準偏差）、不偏分散（不偏標準偏差）という概念を理解すればすべての疑問は氷解します。分散という言葉が出てきたときには、それが、母分散、標本分散、不偏分散の３つのどれのことを指しているのかがわかれば、ｎで割ればいいのかそれともｎ－1で割ればいいのかがわかるわけです。

まず高校の数学を思い出しましょう。分散の定義は何だったかというと、

分散 = (1/n) * Σ (データ－平均値）^2

でした。5人の人のテストの点数がデータ=[100, 85, 30, 50, 60] だとします。

平均値 = (100+85+30+50+60)/5 = 65 点ですので、

分散 = (1/5)* {(100-65)^2 + (85-65)^2 + (30-65)^2 + (50-65)^2 + (60-65)^2 } =620

標準偏差は、分散の平方根なので24.9 点となります。高校のときはこれで何も悩まなかったわけです。

ところが大学に入って統計の勉強をすると、母集団から標本を抽出して、抽出した標本の統計量をもとに母集団の統計量を推定するということをやります。例えば、1000人がテストを受けていたとして、そのうちの5人をランダムに抜き出して（標本）たところ、データ=[100, 85, 30, 50, 60] だったというわけです。そうすると、本当に知りたいのは標本データそのもののの平均値や分散ではなくて、母集団1000人の平均値や分散ということになります。つまり母平均や母分散に興味があるのでそれを推定したいのです。現実的には1000人のテストの点もデータとして入手可能な場合もあるでしょうから、1000個のデータに関して上記の分散の定義で計算することができるでしょう。

しかし、それでは実は知りたいのは日本全国の大学1年生にこのテストをさせたときの点数だったとしたらどうでしょうか。そもそも大学1年生全員はテストを受けていません。受けたのは1000人だけだったとします。そうなると、その1000人が実は「標本」だったと考えることもできます。その場合、母集団のデータは手に入りませんので、標本から推測するしかありません。ここまででわかることは、母集団が何で、標本が何かをはっきりさせない限り、議論ができないということです。そこが曖昧だと、統計の勉強がよくわからないということになります。

研究者が実験して測定を繰り返して測定値の平均値を求めたりするのは日常的な行為ですが、この場合の「母集団」は、実際にはあり得ませんが仮想的に考えて、無限回測定を繰り返したときの測定値の集団です。それに対して、「標本」というのは測定を繰り返して得られた測定値のデータセットになります。

さて話を戻すと、上で求めたのはｎで割っているので、標本分散だったということになります。高校数学では標本分散のことを単に分散と呼んでいたわけです。ところが、大学以降は単に分散といえば、不偏分散（母分散の推定値）のことを指すことが多いのです。言葉の意味がいつの間にかすり替わっているのに、誰もちゃんとそれを教えてくれなかったから、統計の学習者はみな混乱させられているというわけです。もっとややこしいのは、日本語の言葉遣いの問題で、標本から計算される不偏分散のことを、標本の分散と呼ぶ本もあるようです。つまりその教科書の日本語の言葉遣いにおいては、「標本の分散」は、「標本分散」ではないというわけ。混乱しない人がいたら、そのほうが不思議なくらいです。

分散や標準偏差を計算するときにｎで割るべきかｎ－1で割るべきかという問いの答えは、母集団の母平均を推定したいので、不偏分散を計算しないといけないのが通常。だから、n-1で割るのが通常ということになります。もちろん標本分散を求めなさいといわれたときにはnで割ります。あるいは与えられたデータは母集団のデータ全てですという場合は、標本分散と同じ定義になるので、nで割ることになります。エクセルで標準偏差を求める関数としてSTDEVというものがありますが、これはn-1で割った値を返してくれる関数です。

研究者が測定データをエクセルに入力してSTDEVという関数で標準偏差を求めて論文報告するというのは一般的だと思いますが、その際に報告しているのは「不偏標準偏差」（つまり母集団の標準偏差の推定値）だったのですね。当然といえば当然のことです。

もし高校生が高校の数学の統計の授業で標準偏差を習い、それをエクセルのSTDEVで計算させたときに、食い違いが生じて混乱させられることでしょう。エクセルでは、母標準偏差や標本標準偏差を求める場合には、STDEVPという関数を使います。要注意なのはpythonで、pythonでは標準偏差や分散はデフォルトではnで割った値を返します。

参考

1. STDEVとSTDEVP―2つの標準偏差　BellCurve統計WEB
2. パッと見でわかる統計学ノート【分散や標準偏差において n-1 で割る公式の理由】 2016年6月3日 / 2020年2月11日　アタリマエ！
3. 読めば必ずわかる分散分析の基礎　第2版2003年12月5日　小野 滋
4. 不偏推定量とは？平均と分散を例に分かりやすく解説　AVILEN　TREND
5. ７　母分散の推定(n-1で割る理由)

実験群と対照群との間の差の有無を検定する統計学的な手法の選択は、慣れないと頭がこんがらがりそうです。考え方の基本となるのは、比べたい量が連続的に変化する量なのか、それとも離散的なデータなのか、また、データが正規分布していることを仮定しているのか（パラメトリック）、仮定しないのか（ノンパラメトリック）、群間のデータに対応があるかないかをしっかりと把握することが検定の手法選びのポイントです。それがわかっていないと、選びようがありません。

2群間の比較

パラメトリック

2群のデータに対応が無い場合には、t検定を（ただし等分散でない場合にはウェルチのt検定を）、対応があるデータに関しては、「対応のあるｔ検定」を用いる。

ノンパラメトリック

2群のデータに対応が無い場合には、マン・ホイットニー検定（またはそれと同値の、ウィルコクソンの順位和検定）を、対応があるデータに関しては、ウィルコクソンの符号付順和検定を用いる。つまりｔ検定のノンパラメトリック版がマン・ホイットニー検定で、ウェルチのt検定のノンパラメトリック版がウィルコクソンの符号付順和検定ということになります。

3群以上の間の比較

対照群、実験群（実験条件１）、実験群（実験条件２）といった研究デザインの場合です。

パラメトリック

1-way ANOVA (Analysis of variants 1元配置分散分析）：多群間で、平均値が他と異なる群があるかどうかを検定する手法。2群間の比較で使われるｔ検定の、多群バージョンと考えられる。どの群とどの群の間に差があるのかは、ANOVAではわからないため、ANOVAのあとにチューキーのテストなどを行う。

1-way ANOVA (Analysis of variants 1元配置分散分析）とは

チューキーの検定 (Tukey’s test): 多群間のペアワイズな検定を行う。

ダネットの検定(Dunnett’s test)：対照群１つと実験群複数の場合に、個々の実験群を対照群と比較する。

シッフェ(Scheffe)検定：

ボンフェローニ検定：

参考

1. 杉本典夫『医学・薬学分野で役立つ　統計学の基礎　推定を中心にした統計手法の理論と実践』（プレアデス出版2015年）

ノンパラメトリック

クラスカル・ウォリス検定 (Kruskal-Wallis test)：ノンパラメトリック検定の一つ。3群以上の間で、差がある群が存在するかどうかを検定する。どの群とどの群との間に差があるかはわからないので、その場合はSteel-Dwass test（スティール・デュワス検定）などを続けて行う。

Steel-Dwass test（スティール・デュワス検定）：ノンパラメトリック検定の一つ。多群の場合に、群間の比較をペアワイズに行う。

参考

1. 理学療法領域における統計解析法の選択　小林 武　理学療法の歩み16巻1号 2005年１月25■講座■　統計学的手法を選ぶためのフローチャートが見やすい。
2. 28-4. Welchのt検定　BellCure 統計WEB

1-way ANOVA (Analysis of variants 1元配置分散分析）とは、簡単にいうとt－検定の多群への拡張版です。ｔ検定は2群間比較にしか使えないのでした。それに対して、ＡＮＯＶＡは多群に対して用いることができます。ただし、それぞれの群の平均値に差があるものがあるかどうか、しか検定できません。どの群とどの群との間に差があるのかを調べたければ、ＡＮＯＶＡの後に、post hoc（事後に　の意味）な検定を行います。post hocに用いる検定の種類としては、チューキーの検定 (Tukey’s test)（多群間のペアワイズな検定）、ダネットの検定(Dunnett’s test)（個々の実験群を共通の対照群と比較）、シッフェ(Scheffe)検定、ボンフェローニ検定などがあります(加納・高橋著『基礎医学統計学』改訂第6版 南江堂2011 などを参照）。

平均値の検定なのになぜ分散分析と呼ぶのかというと、平均値に差があるかどうかを分散の値を調べることによって分析するからです。以下のウェブ記事が非常にわかりやすいと思います。

独習教材「ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学」──平均から分散分析まで──

上のウェブ記事ではFの値が危険率0.05のときのFの値と比べて有意かどうかを判定しており確率は載せていませんでしたので、確率p-valueをpythonで求めておきます。

import scipy.stats as st

ワクワク=[80,75,80,90,95,80,80,85,85,80,90,80,75,90,85,85,90,90,85,80]
モグモグ=[75,70,80,85,90,75,85,80,80,75,80,75,70,85,80,75,80,80,90,80]
パクパク=[80,80,80,90,95,85,95,90,85,90,95,85,98,95,85,85,90,90,85,85]

f, p = st.f_oneway(ワクワク,モグモグ,パクパク)
print(“F=%f, p-value = %f”%(f,p))

出力結果は、

F=12.223110, p-value = 0.000038

参考

1. 向後研究室　独習教材「ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学」──平均から分散分析まで──
2. 基礎　医学統計学　改訂第6版　加納・高橋　著　南江堂　2011年
3. 杉本典夫『医学・薬学分野で役立つ　統計学の基礎　推定を中心にした統計手法の理論と実践』（プレアデス出版2015年）
4. Fratio (or F) Distribution　docs.scipy.org
5. Pythonで統計学を学ぶ(6) 　whitewell.sakura.ne.jp
6. 分散分析　ようこそ、化学標準物質の不確かさへのいざない

allograft（同種移植）は同じ動物種間での臓器移植のこと。例えば、他人の腎臓を誰かに移植するなど。

enograft（異種移植）は異なる動物種間の臓器移植のこと。例えば、ブタの心臓を人に移植するなど。

isograft（同系移植）は遺伝学的なバックグラウンドが同一の個体間での移植のこと。例えば一卵性双生児の間での移植など。

Isografts are allografts in which organs or tissues are transplanted from a donor to a genetically identical recipient (e.g. an identical twin).

https://www.sciencedirect.com/topics/immunology-and-microbiology/isograft

歴史的には、isograftという単語は同種移植の意味で用いられたこともあるようです。

Transplants are classified as (1) autogenous transplants—tissue completely separated from its original site and implanted in another location in the same individual—and (2) heterogenous transplants—tissue taken from other individuals. The second class may be subdivided into (a) homogenous grafts (known as isografts)—tissue from the body of an individual of the same species—and (b) zoografts—tissue from animals of different species.

https://jamanetwork.com/journals/jamaotolaryngology/fullarticle/575670

Youglish.comで使用例を聴く

xenograft (26件）

allograft （39件）

isograft (0件）

morbidity and mortalityとペアで使われることが多い単語ですが、mortalityが死亡者数、死亡率、災害などによる大規模な多数の死、死すべき運命と言った意味であるのに対して、morbidityは、「死」ではなく「病」の方に対応する言葉です。morbidityは病的な状態のことで、さらに細かくいうと、以下の３つの意味で用いられます。

• having a disease or a symptom of disease　病気であること、あるいは、疾患の症状があること
• the amount of disease within a population　人口当たりの罹患率
• medical problems caused by a treatment　治療によって引き起こされた医学的な問題

（参考：https://www.cancer.gov/publications/dictionaries/cancer-terms/def/morbidity）

morbidityをYouglish.comで聴く（1169件）

Position–theta-phase model of hippocampal place cell activity applied to quantification of running speed modulation of firing rate. Kathryn McClain, David Tingley, David J. Heeger, and György Buzsáki  PNAS December 26, 2019 116 (52) 27035-27042; first published December 16, 2019; https://doi.org/10.1073/pnas.1912792116

Traveling Theta Waves and the Hippocampal Phase Code. Christian Leibold & Mauro M. Monsalve-Mercado Scientific Reports volume 7, Article number: 7678 (2017) Published: 09 August 2017

Rhythms of the Brain György Buzsáki (465-page PDF) 2006年　書籍

Phase relationship between hippocampal place units and the EEG theta rhythm. John O’Keefe, Michael L. Recce, First published: July 1993 https://doi.org/10.1002/hipo.450030307 (PDF)

脳波の謎：リズムとその存在理由　良峯徳和　場所細胞の活動のタイミングと、海馬内の脳波とくにシータ波と呼ばれる周波数 4〜 8Hz の波に相関性があることがわかってきた。ラットが複数の場所を走り抜けると、それぞれの場所に反応する場所細胞が繰り返して活動する。その活動は、シータ波の 1 周期の間に、ラットが走り抜けた場所の順番を保持しながら、シータ波の周期ごとに、すなわち 1 秒間に 8 回繰り返されるという11。

• O’Keefe J. and Recce M. L. （1993）. Phase Relationship Between Hippocampal Place Units and the EEG Theta Rhythm. HYPPOCAMPUS 3（3）, p.317-3303.
• maguchi Y, Sato N, Wagatsuma H, Wu Z, Molter C & Aota Y （2007）. A unified view of theta-phase coding in the entorhinal-hippocampal system. Curr Opin Neurobiol 17, p.197-204.
• 山口陽子（2003）「脳はリズムで経験を記憶する」『理研ニュース』No.264, p.2-4.231603_多摩大研究紀要_No.21_本文-4校.indb 1002017/01/24 19:06:34

日本光電

1. 脳波計 EEG-1250 ニューロファックス　医療機器認証番号　224ADBZX00090000
2. 脳波用皿電極 NE-116A　脳波用ペースト（エレフィックス：日本光電製）を直径10mm以下の範囲ですり込むように塗ります。このとき塗布面をあまり拡げないようにします。電極にペーストを厚さ１mmくらい盛り上がる程度にのせ、接着面に貼り合わせるように装着します。薄い脱脂綿の小片で電極をおおい、軽くまわりを押さえます。また電極の固定には、サージカルテープなどを用います。
3. 高感度増幅器 MEG-5100MG：5μV/Vの最大感度　心電図、脳波、筋電図、神経インパルスを測定できます。
4. 2チャネル高感度増幅器 MEG-5200MG
5. 生体電気用増幅器MEG-5100　最大感度5μV/V　1チャネル型　¥223,000–
6. 生体電気用増幅器　MEG-5200　最大感度5μV/V　2チャネル型　¥329,000–
7. 科研費申請物品は日本光電へ！（価格表）
8. 高感度増幅器 MEG-12002　チャネル高感度増幅器 MEG-2100　　電極により導出された筋電や神経パルス等の生体電気現象は入力箱内の平衡型アンプで電気信号に変換されます。この信号は、増幅器本体内のフィルタ回路により、設定された周波数成分のみ取出され、設定された倍率に増幅されて、波形記録用に本装置から出力されます。
9. 医学研究用機器カタログ2018-019（価格表）

ミユキ技研

国産第１号の脳波計を開発した優れた技術集団であった旧三栄測器(株)（合併等の紆余曲折を経て、2001年その歴史を閉じる）の脳波計技術者が中心になり同年デジテックス研究所で開発されたのがポリメイトです。ポリメイトは、日本市場から強く求められた小型・バッテリ駆動でポータブルなポリグラフ計測をコンセプトに開発され、既に多くの機種をラインアップし市場にお届けし続けています。2017年ポリメイトの開発・製造がミユキ技研に技術者を含め移管され、‥　（PDF）

1. 高密度脳波計デジタル脳波計測システムGES400シリーズ クリニカルNetStation　32ch、64ch、128ch、256chの多チャネル脳波計測システム
2. MP6000/MP6100　（アクティブ電極）
   1. 生体信号収録装置　ポリメイトプロ MP6100　10‐20の脳波記録が可能　脳波、心電図、筋電図、眼球運動などの多用途入力21ch、呼吸、いびき、脈波、SpO2、体位、外部入力などSENSOR　3ch入力に対応
   2. ポリメイトプロ MP6000　多用途入力（EEG、EMGなど生体電気現象）13電極　付属品：脳波ペースト（チューブタイプ）　ほか
   3. 生体信号収録装置 Polymate Pro MP6000 / MP6100（基礎医学研究用）（TEAC)
3. ポリメイトポリメイトプロ MP6150　（パッシブ電極）
4. 脳波用電極キャップ
5. 日本光電移管製品群　高感度増幅器 MEG-5100MG　2チャネル高感度増幅器 MEG-5200MG　ほか
6. 携帯型8チャネル生体アンプ　BA1008　（TEAC)

脳波研究の知識

1. Vol.5 多チャネルセンサーネット電極による高次脳機能解析
2. Vol.8 研究のための脳波の基礎知識

3. Vol.9 研究のための高密度脳波計測の基礎知識

フクダ電子

1. ActiveTwo system 　アンプ内蔵 脳波電極(アクティブ電極　最大256chの脳波計測　EMG,ECG,EOGなどの生体電位も同時計測

Brain Products

1. actiCHamp Plus：Can be combined with all our active as well as passive electrode systems – incl. the R-Net. Ppowered by a sturdy lithium-ion battery, the PowerUnit.  Integration with EEGLAB, MATLAB, LSL, OpenViBE
   1. Brain Products Real-Time EEG Systems (mathworks　サードパーティ製品紹介ページ）
   2. actiCHamp Plusは32チャンネルのモジュールからスタートし、2～4つのモジュール（64～160チャンネル）を追加可能。（HTML)
   3. 購入金額例　4847,810円　（独）Brain Products社製 脳波計 32ch actiCHamp Plus 一式
2. BrainAmp series: modular amplifiers　Brain Products EEG Recording Amplifiers
3. LiveAmp: compact, wireless EEG amplifier for mobile research applications　Brain Products EEG Recording Amplifiers
   1. LiveAmp8　¥1,406,000.-　LiveAmp16　¥1,980,000.-　LiveAmp32　¥2,239,000.-　※システム参考価格（税抜定価）（販売：フィジオテック）
4. http://www.physio-tech.co.jp/products/brainproducts/brainamp.html（販売：フィジオテック）

g.tec（Guger Technologies OEG / g.tec medical engineering GmbH）)

1. g.USBamp: 24 bit 生体信号用収録機器. 脳、心臓、筋肉活動、目の動き、呼吸、電気皮膚反応および他の身体的信号. アンプはUSB 2.0 ポートへ接続可能. 生体信号を 16 チャネル同時にサンプル可能. 16 チャネル以上必要の場合、複数のアンプを組み合わせることが可能。MATLAB、Simulink用の生体信号用アンプ　パンフレットＰＤＦ
   1. 3,128,694 円 
2. g.MOBIlab+(multi-purpose version)：ポータブル多用途生体信号収録システム。EEG　2チャネル、EEG又はEOG ２ チャネル、ECG又はEMG 2 チャネル、その他のセンサー用アナログ入力 2 チャネル、とデジタル4チャンネルで利用可能。各種電極が利用可能。バッテリー駆動で、最大170時間(約1週)。シリアルインターフェイス、Bluetooth 2.0 のインターフェース。
3. g.MOBIlab+ (8-channel EEG version): EEG Channels: 8, Filters: 0.5 – 100 Hz, Sensitivity: 500 μV  （PDF ミユキ技研）
4. MATLAB、Simulink用の生体信号用アンプ
5. g.BSamp：生体アンプです。EEG、EMG、EOGおよびECGの同時収録が可能。スタンドアロンは 8 または 16 チャネル、スタック接続で32、48、64 チャネルシステムに拡張可能。フィルター、感度、ノッチ設定は、ユーザ選択可能で、バッテリーで8-10時間のポータブル操作が可能。MATLAB、Simulink用の生体信号用アンプ
6. g.tec Japan 4-1-20, Mutsumi, Kushiro-cho, Kushiro-gun 088-0615 Hokkaido Japan kodama@gtec.at +81 (0)70-8955-9465
7. g.MOBIlab+ & g.USBamp API for MATLAB Data Acquisition Toolboxのためのデバイスドライバ MATLAB® へ直接EEG、ECoG、ECG、EMG、EOG データを収録. MATLAB のコマンドラインからアンプを直接コントロール. オンラインでの可視化や信号解析用にMATLAB をプログラミング.  アンプの操作に Data Acquisition Toolbox を利用. MATLAB のための API でアンプにフルアクセス（データ読み込み、バンドパスフィルタやノッチフィルターの設定、アンプのサンプリング周波数の変更、バイポーラの誘導の定義、システムのキャリブレーション）。Data Acquisition Toolbox と完全に統合。
8. Research Product Catalog for Current & Future BCI Applications PDF

Brain Master Technologies

1. BrainMaster Discovery 24E – 24 Channel qEEG $5,800.00 https://bio-medical.com/brainmaster-discovery-24e-24-channel-qeeg.html

ATR-Promotions

ATR-Promotionsは、国際電気通信基礎技術研究所(ATR)が研究成果を事業展開する目的で2004年 11月1日に設立した会社だそうです。

1. 生体信号計測用アンプ　AMP-151　生体信号(筋電・心電・脳波)計測用アンプ　小型無線多機能センサ(TSND151)に接続することにより、 加速度・角速度などを計測すると同時に、筋電図や心電図、脳波などの生体信号を計測。ワイヤレス計測やデータロガー機能を用いての計測。低コストでチャンネル数の増設が可能。一般価格　¥125,000(税別) アカデミック価格 　¥95,000(税別)　ユーザーズマニュアル　ディスポーザブル電極については、別途ご用意下さい。推奨は、株式会社アドメデックのレクトロードNPです。
   1. 小型無線多機能センサ　TSND151 　 一般価格 ¥80,000(税別) アカデミック価格 ¥60,000(税別)
   2. アドメデック　レクトロードNP　センサー Ag/AgCl　300枚／箱　（3枚/1シート）　定価（ゲル1枚） 31,500円（105円）
   3. TSND121の見積依頼受付は終了しています。後継機種のTSND151は引き続き販売中です  TSND151はTSND121より高精度な16bitADコンバータを4ch搭載しており、また、姿勢角を表すクオータニオン値を取得することもできます。
   4. 。生体信号計測等にも利用可能で高評価を頂いている「TSND151」に対し、動きの計測に特化したセンサ「AMWS020」を2020年末に発売します。
2. 脳波アンプTS-EEG01　セット　小型無線多機能センサTSND121と併せて使うことにより、脳波を測定　TS-EEG01は小型無線多機能センサとのセット販売　アカデミック価格 ¥255,000（税別） 【内訳】TSND121:¥45,000, TS-EEG01:¥160,000, 電極:¥20,000, SensorController:¥30,000　　小型無線多機能センサ（TSND121）用脳波用アンプユーザーズマニュアル

BIOPAC SYSTEMS

1. 脳波用帽子電極:CAP100C　付属の先端が尖っていないシリンジを使用してEEG記録用ゲルを各電極に（中央のゲル注入用の穴から）注入してください。
2. 脳波測定用帽子電極セット＆キャップ単品脳波測定用帽子電極セット
3. EEG増幅器 MOBITA-W-32EEG
4. BIOPAC 基礎医学研究システム バイオアンプ 脳波用アンプ:EEG100C 脳波用アンプ(EEG100C)は、脳の活動にともない発生する電位（脳波）を計測するためのアンプです。1台のアンプで1チャンネルの記録が可能で、MPシステムでは最大16チャンネルまで増設することが可能です。
5. REAL-TIME EEG FILTERING

株式会社ユニークメディカル

1. 2チャンネル ポータブルアンプ　EBM-102（筋電用） EBE-102（脳波用）
2. データ収集システム　UAS-308S　各種アンプからのアナログ出力をAD変換し、コンピューターへ描画、データの保存、解析を行います。
3. アクティブ電極を通常の生体アンプでも使用できるようにする、電源ユニットと出力ケーブル（TK219-013・013B）です。　脳波や筋電図などの記録にアクティブ電極を使用したいが、既に生体増幅器を所有しており低コストで実現したい、といった際に活躍します。

AD Instruments

1. FE231　バイオアンプ
2. FE232　デュアルバイオアンプ
3. FE234　4連バイオアンプ
4. FE238　8連バイオアンプ
5. https://product.brck.co.jp/maker/a/adinstruments/powerlab_biopotential
6. Bio Amp FE231
7. 使用例　In Vivo Surface Electrocardiography for Adult Zebrafish doi: 10.3791/60011 Published: August 1, 2019　FE136 Animal Bio Amp AD Instruments FE231
8. AD Instruments Animal バイオアンプ FE136-1375 保証付き 中古　112,582 円　EBAY

イーストメディック株式会社

1. 多用途生体アンプBiotopmini　８チャンネル多用途生体アンプBiotopmini は、脳波・筋電図・心電図・胃電図・腸電図・眼球運動・脳誘発電位などの生体電気信号の計測を目的とする、低ノイズ生体信号増幅器です。

メロンテクノス

1. 一体型 研究用生体アンプシリーズ ・1slotアンプベース 低価格　・3slotアンプベース ・8slotアンプベース
2. セパレート型 研究用生体アンプシリーズ ・8ch構成 ・32ch構成本体と電極BOX
3. 生体アンプ周辺機器 ・アクティブ電極

日本サンテク/バイオフィールド株式会社

1. 携帯型生体アンプ / Polyam4-BF　4チャンネルマルチ生体アンプで生体情報信号を計測　感度やフィルタ設定により筋電図、脳波、心電図などの計測を実現　筋電図、脳波、心電図などの各種生体情報信号の測定が行えるように、感度、フィルタ（低域、高域）及び時定数の設定を切り替えスイッチで行えます。 付属の電極リード線を用いて4chの生体計測が行えます。http://www.biofield.co.jp/productsdetails/Polyam4BF.pdf
2. 生体信号収録システムMaP8610

ニューロフィードバック（脳波バイオフィードバック）に特化した脳波計も複数の会社が製造しています。2チャンネルの製品なら10数万円で入手可能。

 Southeast Signal

Designed by Phoenix Neurosystems, a company with 30 years of experience manufacturing neurofeedback devices. Now manufactured by Southeast Signal.　ニューロフィードバック（脳波バイオフィードバック）の分野で使われてきた製品群。

1. PHOENIX A404 4-CHANNEL EEG AMPLIFIER/ENCODER (eegstore) $1,800.00 Acclaimed for its accuracy and reliabilty in 4-channel neurofeedback work. USB-powered.
2. PHOENIX A202 2-CHANNEL EEG AMPLIFIER $1,200.00

J&J engineering

Design adapted specifically for EEGer software at the direction of EEG Spectrum, the founder and developer of EEGer. The Spectrum amplifiers have consistently proven reliable and accurate at the heart of EEGer Neurofeedback Systems. ニューロフィードバック（脳波バイオフィードバック）の分野で使われてきた製品

1. J & J Spectrum 2 Amplifier – J 202 (eegsales.com) Price: $1,285.00

Thought Technology

1. ProComp2 – 2 Channel Biofeedback & Neurofeedback System w/ BioGraph Infiniti Software – T7400M
   1. Price: $1850 (includes Physiology Suite Software)　(biof.com)

sync2brain GmbH

1. https://jp.mathworks.com/products/connections/product_detail/bossdevice.html?s_tid=srchtitle_eeg_9

Unicorn

1. Unicorn Hybrid Black: wearable EEG-headset for brain-computer interface (BCI) applications. eight positions on the head (FZ, C3, CZ, C4, PZ, PO7, OZ, PO8).  https://jp.mathworks.com/products/connections/product_detail/unicorn-bi.html?s_tid=srchtitle_eeg_10

BitBrain

1. https://www.bitbrain.com/sites/default/files/bitbrain_hardware_catalogue_-_2019.pdf
2. Main features of the EEG amplifier explained

ナショナルインスツルメンツ

NI DAQはアナログ入力をデジタル化する装置であって、生体アンプにはなりません。脳波の電位はマイクロボルトのオーダーでしかないため、脳波の記録電極から直接DAQに入力するわけにはいかず、生体アンプが必要です。

1. which type of the M.DAQ i should use for brainwave analysis
   1. ”Sorry – you cannot acquire an EEG signal (or any biopotential signal) directly with NI data acquisition products.  You must have an isolated differential amplifier input with high common-mode rejection to successfully (and safely) acquire signals from an electrode attached to an animal or human.  The EEG signal is typically about 100 microvolts measured at the scalp, but is riding on top of 200 millivolts or more of DC generated by the electrode offset potential (like a half-cell battery), plus there is typically a lot of common-mode line frequency (50 or 60Hz) interference that can swamp the small differential EEG signal. The easiest way to manage all of this is to purchase or borrow a commercial EEG amplifier (or more general biopotential amplifer) that has an analog output that is high level (+/-1V or more) and ready to connect to an NI data acquisition board for digitizing, processing, and storing on the PC.” この回答が一番的確なようです。
2. Biopotential Amplifier – How it Works, Types, Applications & Advantages By Chakrasthitha　CMRR (Common Mode Rejection Ratio) must be high as they ride on a large offset signal and to reduce interference from common-mode signals.
3. Acquiring and Analyzing EEG Signals With DAQ and LabVIEW (ni.com Case Studies) With a PCI-6220 board, our system directly accepts signals from a signal amplifier,  …

LabVIEW（ソフトウェア）を脳波解析に用いている研究はいくつかあるようです。

1. The LabVIEW Biomedical Toolkit is a software add-on that provides tools designed to simplify the use of LabVIEW software in physiological data acquisition, signal processing, and image processing. The add-on includes a multichannel Biosignal Datalogger for streaming biosignals to disk for playback and analysis.
2. Wavelet-based study of valence–arousal model of emotions on EEG signals with LabVIEW Brain Informatics (2016) 3:109–117DOI 10.1007/s40708-016-0031-9 EEG signals obtained fromfour subjects were decomposed into five frequency bands(gamma, beta, alpha, theta, and delta) using ‘‘db5’’ wavelet function.
3. Interpretation of human thought using EEG signals and LabVIEW　：The EEG signals are captured using wireless EEG amplifier while the subject in relax conditioin. Then, the signals are analyzed in LabVIEW to reveal the features to describe human thought.
4. STATISTICAL INVESTIGATION OF EEG BASED ABNORMAL FATIGUE DETECTION USING LABVIEW　International Journal of Applied Engineering Research, ISSN 0973-4562 Vol. 10 No.42 (2015)

Texas Instruments

1. ADS1299-xLow-Noise,4-, 6-, 8-Channel,24-Bit,Analog-to-Digital Converter for EEG and Biopotential Measurements
2. ADS1298 24-Bit Analog-to-Digital Converter　（DIGI-KEY)
3. ADS1298 for EEG measurement. https://e2e.ti.com/support/data-converters-group/data-converters/f/data-converters-forum/69112/ads1298-for-eeg-measurement
4. EEG Front-End Performance Demonstration Kit (PDF)

㈱クレアクト（ポルトガル Plux社の正規代理店）

1. BITalinoで使える様々な電極 生体センサーによるアプリ開発キット「bitalino(ビッタリーノ)」のディスポ電極をご紹介してます。 ゲル付きやゲル無しなど様々な電極を取り揃えております。

モノタロウ・アズワン

1. Gel電極 脳波計用 ゲルチップ　ペーストを使用せず脳波を計測できます。専用ヘッドキャップおよびケーブルを、既存の脳波計に接続して使用します。ゲルチップ(Gelチップ)。1箱(15袋×8個) ￥26,290(税込)
2. ECG電極 Medico　粘着部/ソリッドゲル、電極素子/Ag(銀)・AgCl(塩化銀)　1袋(50個)　￥1,969 (税込)

ASONE AXEL

1. SparkFun 64-5660-25　バイオメディカルセンサーパッド(10パック) 　SEN-12969　EEG（electroencephalography、脳波検査）、ECG（electrocardiography、心電図検査）、EMG（electromyography、筋電図検査）の測定に使用できる使い捨ての電極　ラテックスフリーのゲルが組み込まれているため、各パッドは皮膚に非常によく接着します。スナップコネクタにより、電極リードに押し込んだり取り外したりができます。10パック入り　1,454円（税抜）
2. NOK 64-5225-67　脳波用ゴム電極：Sottoブレイン　5個入　20PA012  柔らかいシリコーンゴムの電極は装着時の痛みや違和感が少ない ドライ電極ながら応答性が高い 導電性ペースト不要 5個入/袋 14,250円（税抜）
3. 7-3853-21　Gel電極（脳波計用） 　intercross-810E  専用ヘッドキャップおよびケーブルを、既存の脳波計に接続して使用します。1袋（各8個入）  24,320円（税抜）

EMC

1. 脳波用電極キャップMCSCAP　22ch～最大128chまで対応　Ag/AgCl電極　MCScap 19ch D-SUBコネクタ付 標準電極用 ¥140,000 税込
2. 導電性固形ゲル　脳波用電極キャップMCSCAPのリングにgranul GELを挿入し、電極を固定します。

フクダコーリン

1. EEGディスポーザブル針電極

その他

1. 医療用防音シールドルーム（脳波室・筋電図検査室）

New V-Key Technology社

1. 台湾における医療用およびカスタム医療用ケーブル、コネクター、アクセサリー、医療用ケーブル組み立て
2. EEGリード線 – 金メッキされた脳波オーバーモールドカップ電極

参考（刺激制御ー脳波測定・解析ー運動記録・解析などのシステム構築）

1. 感覚–運動機能研究のための実験システム開発環境の構築と医工連携　日本神経回路学会誌Vol. 23, No. 4（2016），153–161　Go試行ではGo信号の約1.5 s前から緩やかな陰性電位，すなわち，運動準備電位が現れ，運動が開始された後に陽性に転じるという典型的な運動関連脳電位が観測された

参考（製品選択）

1. What is the cheapest solution for EEG that is acceptable for research?
2. 新人技術者の脳波測定記～脳波計（EEG）の選び方～ 2021.09.17　マクニカ
   1. パッシブ電極：微弱な信号がリード線を通って脳波測定器に送られてから信号を増幅するためリード線が外来ノイズを拾ってしまう恐れ。電磁シールド内での計測が望ましい。入力インピーダンスは100MΩ程度。
   2. アクティブ電極：センサーパッドにアンプ内蔵。高い入力インピーダンス（数G～数百GΩ）で脳波信号を受け取り、低い出力インピーダンスで出力。リード線上にノイズがのっても十分なS/N比を確保。接触インピーダンスが多少高くても影響が少ない。

参考（生体アンプ自作）

1. A mixed-signal EEG interface circuit for use in first year electronics courses　In their first electronics course, many students find operational amplifiers, analog filters and sensor interface circuitry perplexing and daunting. The purpose of this paper is to present a circuit that addresses these pitfalls. A simplified electroencephelogram (EEG) circuit that is interfaced to a digital backend is proposed.　PDF
2. LabVIEW-based design and control of five-digit anthropomorphic robotic hand using EEG signals　International Journal of Biomedical Engineering and TechnologyVol. 22, No. 3　The EEG amplifier is designed using a low cost IC’s LM324N and LM358.

参考（消費者向け脳波計）

1. EEG-based emotion recognition: Review of commercial EEG devices and machine learning techniques　Journal of King Saud University – Computer and Information Sciences Available online 1 April 2021　：Evaluates popular consumer-grade EEG devices’ status and review relevant studies that examined the reliability of these low-cost devices for emotion recognition over the last five years. Additionally, a comparison with research-grade devices is conducted.

参考（ブレインマシンインターフェース；BMI）

1. Brain-computer interfacing using EEGsignals for real-time control　Georgios Liaros　Master ThesisComputer Science DepartmentAristotle University of Thessaloniki
2. On Human-Machine Interfaces based on Electrical Brain Signals Mehrnaz Khodam Hazrati: The first published ERP component was the above-mentioned CNV (Walter et al., 1964). The most well-known ERP component is the P300, which is a positive change in EEG signal that occurs around 300 milliseconds after a relevant and/or infrequent stimulus, usually largest at parietal midline sites (Nijboer, 2008). P300 has been used successfully for developing a group of BCIs (Graimann et al, 2010).

参考（脳波に含まれる情報の抽出）

1. EEG object recognition: Studies for criminal investigation and neuro-applications in social care　International Journal of Advanced and Applied Sciences, 7(1) 2020, Pages: 79-86

参考

1. G.A.247447CollaborativeProjectofthe7thFrameworkProgramme
2. 電極装着の場所　脳波記録では、「10/20法」に従って電極装着の場所を決めていきます！　脳波判読のための基礎★: 脳波の記録方法　九州大学附属図書館　正常成人脳波
3. 非侵襲生体信号の処理と解析—I—脳波の計測と信号処理　田中 聡久　ステム/制御/情報，Vol.62,No.2,pp.76–81,2018
4. 改訂臨床脳波検査基準2002
5. 脳波の謎：リズムとその存在理由　数百万個といわれる神経細胞のシナプス後電位の集積に、アルファ波のように 10Hz 程度のリズムが明確に生ずるようになるには、それら多数の神経細胞がほぼ同期してシナプス後電位を発するように調整されていなくてはならないと想定されている。脳全体において数百万単位の神経細胞が、一斉に同期して振動するという不思議な現象がいかに起きているかという問題は、今後の科学的解明を待たなくてはならない重要な課題である。ただし、なぜ脳の神経細胞が集団で同期的に活動しなければならないかについては、海馬を構成する神経細胞の律動性振動に関する最新の研究から、いくつかの示唆に富む研究成果が得られている。　良峯徳和 多摩大学　脳波の測定を通して、心の動きや働きを定量的にとらえるという大胆な試みにチャレンジします。

参考文献

1. “Biopotential Amplifiers.” Nagel, J. H.  15-page PDF The Biomedical Engineering Handbook: Second Edition.  バイオアンプが満たすべき要件の解説、回路の基本事項など。
2. Novel Fully Differential Biopotential Amplifier With DC Suppression　IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, VOL. 51, NO. 8, AUGUST 2004A
3. A Portable Platform to Collect and Review Behavioral Data Simultaneously with Neurophysiological Signals. Jiang  et al. 2017

参考（ニューロフィードバック）

1. Comparison of neurofeedback software (Wikipedia)
2. Despite dearth of data, firms sell brain training as autism antidote BY HANNAH FURFARO / 28 JUNE 2018
3. Neurofeedback: A Comprehensive Review on System Design, Methodology and Clinical Applications Basic Clin Neurosci. 2016 Apr; 7(2): 143–158. doi: 10.15412/J.BCN.03070208 PMCID: PMC4892319 PMID: 27303609
4. task-force-reports/tfr1979_Biofeedback.pdf 

参考（測定）

1. How to Reduce Noise in EEG Recordings

参考書籍

1. Brain-Computer Interfaces: Revolutionizing Human-Computer Interaction edited by Bernhard Graimann, Brendan Z. Allison, Gert Pfurtscheller