Transcript 臨床統計入門（2）（PPT/1.15MB）
臨床統計入門（２）
箕面市立病院小児科 山本威久
平成２３年１０月２０日
質問１： 研修医の先生に聞きました。 先生が良く知っている統計にはどんなものが ありますか？ 答え： カイ２乗検定、それから、
t
検定！！ それ以外は？？？？、、、、、、、、、。
臨床統計の実際
１、統計検定の種類 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定 ２、２項目の比較のための検定 ３、３項目の比較のための検定 ４、２項目の比率の検定 ５、相関係数、回帰式 ６、アンケート調査入門
２つの検定法の特徴
パラメトリック検定 ノンパラメトリック検定 ・ 正規分布 ・ 分布 に 依存 しない ・ 等分散 ・ 間隔尺度 、 比例尺度 である 連続変数 ・ 等分散 でなくても 良 い ・ 離散値 のある 順序変数 ・ 対数 ・ 絶対 ０の 定 まらない 体温 、 pH など
正規分布がどうかを調べる方法
正規性の検定（Ｓｈａｐｉｒｏ Ｗｉｌｋ：シャピロ ウイルク検定） 検定の仮説：数値が正規分布する。 有意差が有る（Ｐ＜０．０５）と正規分布でない！ いつもの有意差が有ればＯＫという感覚と違うので要注意！
２００９年から２０１０年に新型インフルエンザで 入院した小児の最高体温（Ｎ＝７１） 直線にのれば正規分布 正規分布でない！！
具体的にパラメトリックかノンパラメトリックか？ 小標本の場合（例：Ｎ＜１０） 厳密に正規性、等分散性を検定しても、少数のために 正規性の検定（Ｓｈａｐｉｒｏ Ｗｉｌｋ：シャピロ ウイルク検定） をパスする。 従って、極端な場合を除いて事実上 t 検定の適応はＯＫ． 大標本の場合（例：Ｎ＞３０） 厳密にはｔ検定を適用できる場合がほとんどない。大標本の 場合、ノンパラメトリックでもパラメトリックでも、結果に大きな 差はでないことが多い。
臨床統計の実際
１、統計検定の種類 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定 ２、２項目の比較のための検定 ３、３項目の比較のための検定 ４、２項目の比率の検定 ５、相関係数、回帰式 ６、アンケート調査入門
２群の比較のイメージ
平均
+/-SD
統計一口メモ
A B SD
（標準偏差）
:
検討した集団の測定値のばらつき
SE
（標準誤差）
:
母集団の平均値のばらつき
２群の比較検定（データに対応が無いとき） １、パラメトリック検定（平均値の比較）
t
検定 ２、ノンパラメトリック検定（中央値の比較）
Mann-whitney
（マン フ イ トニー）検定
最高体温に性差はあるか？
A B
ｔ検定
Mann-whitney
（マン フイトニー）検定
２群の比較検定（データに対応があるとき）
対応があるとは？ 時間的変化があるデータ解析：例治療前後、研修前後
１、パラメトリック検定（平均値の比較）
ペアード
t
検定 ２、ノンパラメトリック検定（中央値の比較）
Wilcoxon
検定（ウイルコクソン）検定
臨床統計の実際
１、統計検定の種類 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定 ２、２項目の比較のための検定 ３、３項目の比較のための検定 ４、２項目の比率の検定 ５、相関係数、回帰式 ６、アンケート調査入門
3
群以上の比較のイメージ
A B C
対応のない３群以上の比較検定法
分散分析 ３つの群（例：Ａ，Ｂ，Ｃ）の平均値のどれか一つに 有意差があるかどうかを見るための検定？ 具体的に、ＡとＢ、ＡとＣ、ＢとＣのどこに有意差が有るかは下記の方法。
Tukey Kramer
（ツ ユ ーキー、クレイマー）法：上記３つを全て比較 またはＤｕｎｎｅｔｔ（ダネット）法：特定の一つと比較
:
例 ＡとＣ， ＢとＣ
複数の
t
検定をすることと多重比較検定の違い
無気肺スコアーで最高体温に差が有るか？ ３群のどこか一つ に有意差有 一つ一つでは 有意差無し
臨床統計の実際
１、統計検定の種類 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定 ２、２項目の比較のための検定 ３、３項目の比較のための検定 ４、２項目の比率の検定 ５、相関係数、回帰式 ６、アンケート調査入門
カイ２乗検定、Ｆｉｓｈｅｒの直接確率法
（対応のない２群の比率の検定） １）カイ２乗検定 ２群の比率を用いて関連性の有無について 検定する。 ２）Ｆｉｓｈｅｒの直接確率法 カイ２乗検定で人数が少ないとき（具体的には ５人以下の結果がある場合）に用いる検定法。
喘息の既往歴有とベータ２吸入に関連性があるか？ 強い関連性あり
カイ２乗検定、Ｆｉｓｈｅｒの直接確率法
（対応のない２群の比率の検定） １）カイ２乗検定 ２群の比率を用いて関連性の有無について 検定する。 ２）Ｆｉｓｈｅｒの直接確率法 カイ２乗検定で人数が少ないとき（具体的には ５人以下の結果がある場合）に用いる検定法。
喘息の既往歴有とガンマグロブリン治療に関連性があるか？ 関連性無し
臨床統計の実際
１、統計検定の種類 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定 ２、２項目の比較のための検定 ３、３項目の比較のための検定 ４、２項目の比率の検定 ５、相関係数、回帰式 ６、アンケート調査入門
相関分析
対応のない２つの変数間の関連性を調べる。 関連性を調べる方法：直線性があるかどうかで判定 パラメトリック（正規分布同士のみ適応有） ﾋﾟｱｿﾝの相関係数 ノンパラメトリック：スピアマンの相関係数 注意事項 ＡとＢに有意な相関があっても因果関係はいえない！ 例：ＡがＢの原因だ！
相関分析のピットフォール
直線関係の無いものは分析できない！！
相関係数の評価
最高体温と最高脈拍数に関連性があるか？ ﾋﾟｱｿﾝの相関係数 スピアマンの相関係数
回帰分析
対応のない２つの変数間の予測式を調べる。 予測できるかを調べる方法：直線式になるかどうか？ 注意事項 １、有意な直線式にならなければ予測できない！！ ２、回帰分析からは因果関係はいえない！！
最高脈拍数は最高体温で予測できるか？ 直線性はＯＫ！ 最高体温に意味有！
臨床統計の実際
１、統計検定の種類 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定 ２、２項目の比較のための検定 ３、３項目の比較のための検定 ４、２項目の比率の検定 ５、相関係数、回帰式 ６、アンケート調査入門
アンケート作成上の注意事項（１） ［１］ 曖昧 な 表現 を 避 ける ［２］ 難 しい 言葉 は 使 わない ［３］ 言葉 の 偏 りに 注意 する 例 えば、 「 人事制度 の 改定 に 賛成 ですか」 という 質問 と 「 人事制度 を 改定 することはやむを 得 ないと 思 いますか 」では 回答 に 違 いがでる。 ［４］ダブル ・ バ ー レル（
double-barrel
）にならないようにする ダブル ・ バ ー レルとは、 １つの 項目 に 複数 の 意味 が 含 まれていること を 指 す。 例 えば、 「 上司 はあなたの 業務状況 について 指導 する 機会 を 持 ち、 目標達成 に 向 けて 有効 なアドバイスと 適切 なサポ ー トをしてくれる」 とい うような 項目 がこれにあたる。 ［５］ 誘導的 な 表現 を 避 ける 例 えば、 「 一般的 に
○○
施策 は 効果的 であると 言 われていますが、わが 社 に おいてもこれを 導入 することに 賛成 しますか」 というような 表現 は 回答者 に「
YES
」と 言 わせるように 誘導 している。
アンケート作成上の注意事項（２） 一般 に 項目数 が 多 くなるほど 回答率 が 下 がり、 また 回答 する 内容 の 精度 も 下 がる と 言 われている。 回答 にはできるだけ 負担 がかからないよう 項目数 を 最小限 に 抑 え、 回答時間 はできるだけ１０～２０ 分 、 長 くても３０ 分以内 におさめることが 望 ましい。
アンケートの対象
調査の対象となる集団のことを母集団という。 たとえば、ダイエットに対して日本の女子大生が どのように考えているかを調べようとすると、 日本中の女子大生が母集団となる。アンケート をする場合、母集団の全数を調査するならば、 全数調査 といい、母集団の一部を抜き取って 調査するならば、 標本調査 という。
調査規模
標本調査 ならば、母集団から選び出す人数を 決めなければならない。この人数は、 要求精度、 回収率、 予算を考慮して決定される。
要求精度と標本数
標本と母集団の間には調査結果に誤差がともなう。 この最大誤差（例：９５
%
信頼区間）が要求精度 。 これは調査担当者が任意に決める。 標本数＝（２÷目標精度） ２ 例：目標精度が１０
%
であれば標本数は４００となる。
回収率と標本数との関係
要求精度に基づいた統計計算によって調査人数を ５０人と選び出しても、回収率を５０％と予想したら、 １００人必要になる。 回収率は過去のアンケートを参考に予想する。
→
通常は ２０～７０％の間
アンケート集計時の注意事項
１．回答内容のチェック ●無回答の多い調査票は、無効票として解析の対象 から除外する。 （通常は、調査票の質問のうち半分または
1/3
以上が無回答であるときに無効票とする。） ２．入力ミスのチェック ●はずれ値分析で桁数の誤りを検出できる。 ●入力内容は出来れば２人でのダブルチェックが望ましい。
アンケート調査のスケジュール例
豊能広域こども急病センターでアンケートに 応じていただいた保護者数と回収率 平成１８年度 保護者数（人） 回収率（％） ６５７ ８４．２
豊能広域こども急病センター受診時間帯と医師に対する満足度 深夜 準夜 日勤
受診時間帯と医師に対する満足度との関係 分散分析：５段階評価を 連続変数として解析 クラスカルワーリス解析： ５段階評価を順序変数として解析
受診患者年齢と医師に対する満足度との関係 関連性無し