Transcript 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.