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看護研究における統計の活用法 Part １京都府立医科大学浅野弘明 2012年11月10日統計的データ次の２種類に大別される質的 → vs 量的この違いは、強く意識する必要がある質的データとは・属性として測定されるカテゴリカルデータとも呼ばれる例：性別、学歴、血液型、星座、etc (注) 属性＝カテゴリー＝category 質的データの種類・名義尺度: 順序関係がない例：性別、血液型、○○の有無、etc ・順序尺度: 順序関係がある例：学歴、３/５段階評価、etc 質的データの表現・コード化して「性別＝１」とは何のこと？暗号化数値で表現する例：性別男性＝１女性＝２コード＝暗号＝code コード化の注意点・順序尺度は順序に合わせ数値化する悪い例：朝食は、パン or ご飯？１＝絶対パン２＝ややパン３＝絶対ご飯４＝ややご飯３と４が逆転基本的な集計方法・カテゴリーごとにそこに、どれだけいるかという集計頻度を集計する人数のこと・頻度は、度数以外に通常は％相対度数も求める度数分布表血液型の分布血液型度数Ａ型 41.6 Ｂ型 21.3 Ｏ型 25.4 ＡＢ型 9.3 無回答 2.4 100.0 計相対度数頻度集計結果は左記のような度数分布表にまとめる学術的報告では度数を記載しないことも多い結果のグラフ化・必要に応じて集計結果をグラフ化する・グラフの特性を理解し目的に合ったグラフを選択グラフ化例血液型の分布血液型の分布ＡＢ型不明Ａ型Ｏ型Ｂ型 10 Ａ型Ｂ型Ｏ型ＡＢ型不明棒グラフは、高さ(頻度の多さ）の比較に適し円グラフは、全体での割合の把握に適している適用できる検定-1 ・名義尺度同士 → クロス集計 → カイ二乗検定例夜更かしは朝寝坊か適用できる検定-２・名義尺度 vs 順序尺度 → 順位和検定注：カイ二乗検定も可能例パン好きは、朝食はパンか適用できる検定-３・順序尺度 vs 順序尺度 → カイ二乗、順位和も可能 → 順位相関係数も適用可能 Part-1 終.

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