国試対策 2010-11-29 橋本　

話の目次 準備 健康に関する指標 統計 項目 統計学の基礎

【準備】国試の範囲 統計学の基本問題 一般的注意事項 対象集団の選定 人口統計 主な確率分布 保健統計調査 代表値と散布度 関係の指標 図表による表示 推定と検定 人口統計 保健統計調査 業務統計と調査統計 指定統計 その他の統計調査 疾病と障害の定義 情報処理

【態度】勉強の仕方 集中と解放 大学の勉強と違う　 マーカー 時間を区切った勉強 模試

【幸福】試験の変更点を押さえる 変更点は本，インターネットで公示 （出るところは何か？ http://www-bm.mhlw.go.jp/topics/2009/04/dl/tp0413-1a.pdf）

【常識問題を落とすな】　 必修問題 http://www-bm.mhlw.go.jp/topics/2009/04/tp0413-1.html

官庁統計の基本は法律 担当官庁と調査事項 新聞を検索 基幹統計とその傾向　 官庁統計の基本は法律 担当官庁と調査事項 新聞を検索

厚生労働省の指定統計 基幹統計(統計法)⇒厚生労働省は8統計 学校保健統計(文部科学省は４つの基幹統計） 人口動態調査 毎月勤労統計調査 薬事工業生産動態統計調査 医療施設統計 患者調査 賃金構造基本統計 国民生活基礎統計，８.生命表(加工統計） 学校保健統計(文部科学省は４つの基幹統計）

【常識問題】人口統計 日本の総人口(2010年の国勢調査の結果）で正しいものはどれか？ 128,057,352人 127,510,352人 125,358,854人 104,665,352人 答えは① http://www.stat.go.jp/data/kokusei/2010/sokuhou/pdf/youyaku.pdf 日本人の人口は125,358,854人で③です これはひっかけ問題 問題をよく読む！　日本人の人口と日本の人口は違う

日本の平均寿命 平成21年，女性の平均寿命はどれか？ 96.05 85.33 86.44 76.89 数値は2ケタ―3ケタで覚えれば良い！ 正解は③ 平均寿命とは0歳の平均余命 数値は2ケタ―3ケタで覚えれば良い！ バーサン　ハローヨイヨイ？

参考 平均寿命 用語の定義 例】 平均寿命とは？ 数値の傾向をつかむ ターニングポイントを おさえる 例】 いつから80歳を超えたか？ 2－21　日本人の平均寿命 （単位　年） 年　次 男 女 昭和 50 年 71.73 76.89 55 73.35 78.76 60 74.78 80.48 平成 2 75.92 81.90 7 76.38 82.85 12 77.72 84.60 15 78.36 85.33 16 78.64 85.59 17 78.56 85.52 18 79.00 85.81 19 79.19 85.99 20 79.29 86.05 21 79.59 86.44 平均寿命とは０歳の平均余命。平成15，16，18～21年は簡易生命表による。 資料　厚生労働省大臣官房統計情報部 人口動態・保健統計課「生命 表」「簡易生命表」 用語の定義 例】 　平均寿命とは？ 数値の傾向をつかむ ターニングポイントを おさえる 例】　いつから80歳を超えたか？

人口静態統計と人口動態統計 人口静態統計 人口動態統計 日本人の人口，日本の人口 年少人口(□□歳以下，） 老年人口(□□歳以上） 死亡と生命表 出生と人口再生率 (人口置換水準 概ね□□ ） 死産，婚姻と離婚 年少人口とは（0～14歳）　総人口の13.7％ 老年人口とは（65歳以上） 総人口の20.1％ 人口置換水準 概ね2.1

抑えておくべき数字 高齢化率 期間合計特殊出生率 労働力人口 平均寿命 死亡率(新生児，幼児，死因順位） 2010年10月１日65歳以上の高齢者人口は2958万人、１億2806万人の総人口に占める割合（高齢化率）は23・１％ 2010年の月報年計で期間合計特殊出生率は1.39 労働人口とは満15歳以上の人口のうち，就業者・休業者・完全失業者の合計，月ごとに変わるが2011年9月で6512万人

抑えておくべきニュース キーワード 看護 高齢化率 出生率 労働力人口 平均寿命 死亡率(新生児，幼児，死因順位） 東日本大震災の統計 図書館ホームページでヨミダス 2010年10月１日65歳以上の高齢者人口は2958万人、１億2806万人の総人口に占める割合（高齢化率）は23・１％ 2010年の月報年計で期間合計特殊出生率は1.39 労働人口とは満15歳以上の人口のうち，就業者・休業者・完全失業者の合計，月ごとに変わるが2011年9月で6512万人

標準化死亡比と基準死亡率 標準化死亡率比（standardized mortality ratio: SMR） 死亡率 自治体ごとに年齢構成が異なっているので，全国の標準人口構成に直して死亡率を計算 　⇒年齢構成の違いの影響を除いて死亡率を全国と比較 　　　全国=100　 基準死亡率　全国(国勢調査，人口動態統計等）をもとに計算した人口１０万対死亡率 死亡率 一定期間の死亡者数を単純にその期間の人口で割った値

思い起こそう高校の統計 統計学の基礎編

母集団と標本 母集団; 調査対象となる 数値・属性等の集合 標本； 母集団から選択 された数値の集合 身長 体重 性別 母集団 標本抽出 標本；　 母集団から選択 された数値の集合 標本抽出

標本抽出法 作為抽出 無作為抽出 母集団のどの要素も等しい確率で標本に選ばれる 母集団を網羅した台帳が必要 単純無作為抽出 層化抽出法 例）大病院，中病院，小病院に区分けして 集落抽出法 2段抽出法 インターバルサンプリング

記述統計 標本と母集団の２つに存在 平均 標準偏差 平均のまわり散らばり モード(最頻値） メジアン(中央値） 範囲＝（ ）－最小値 標準偏差　 平均のまわり散らばり モード(最頻値） メジアン(中央値） 範囲＝（ ）－最小値 四分位範囲 パーセンタイル 身長 母集団 標本

平均，メジアン，モード 右に裾を引いた分布などは平均だけでは記述できない 注意 右に裾を引いた単峰分布のばあい 平均≧ メジアン ≧モード 注意　右に裾を引いた単峰分布のばあい 平均≧ メジアン ≧モード 左右対称分布では３つは一致する

標本と母集団 身長 10万人の市町村の母集団 10000人の標本 身長の計測 100人の身長の平均 160cmを得た 母集団 無作為抽出 n=100 母集団 標本 10万人の市町村の母集団 10000人の標本 身長の計測 100人の身長の平均 160cmを得た

【点推定】 母集団の平均を160㎝と推定 身長 10万人の市町村の母集団 100人の標本 身長の計測 100人の身長の平均 160cmを得た 無作為抽出 n=100 母集団 標本 10万人の市町村の母集団 100人の標本 身長の計測 100人の身長の平均 160cmを得た 母集団の平均を160㎝と推定

問題3 大きな人口の市町村で100人の標本を無作為に抽出し，平均身長160cmを得た．標準偏差は4cmである．母集団の95%信頼区間に入る数値はどれか？ 160.5㎝ ② 161cm ③ 162㎝

【区間推定】95% 信頼区間 公式

【確率分布】正規分布 平均μ，標準偏差σの2つで決まる 誤差分布 平均が変わると山の位置が変わる 標準偏差が大きいと散らばる

2項分布 成功(確率 p)，失敗(確率 q) p+q=1 ｎ回の独立な実験で成功の回数

2項分布の特性 母集団 比率の区間推定の公式

例題 十分大きな人口のある都市で100人の標本を選び，うち20人が高血圧症であった． この都市の高血圧率の95%信頼区間はどれか？

公式 1000人中100人

計算問題について 複雑な問題は無理 n=100,1000しか問題にできない 平方根を考えると開平ができる 0.２×0.8=0.16⇒0.4　これ以外無理

仮説検定 2つの仮説 2重否定の論理 帰無仮説 対立仮説 帰無仮説を否定し，対立仮説を採択 有意水準 5%(誤りの確率） 確率が低い！5% ⇒嘘

看護学のスクリーニング理論と同じ 検査結果 本当のこと 検査で誤りも発生する

スクリーニング 有意水準 第1種の過誤 疾患有 疾患無 検査陽性 A(真陽性） B(偽陽性） 検査陰性 C(偽陰性） D(真陰性）

縦横で考える！ 感度 疾患有 疾患無 検査陽性 A(真陽性） B(偽陽性） 検査陰性 C(偽陰性） D(真陰性） 特異度 陽性適中率 陰性性適中率 感度 特異度

国家試験 質問はいつでもOK