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 ・順序尺度: 順序関係がある 例： 性別、血液型、○○の有無、etc ・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 数値で表現する 「性別＝１」とは 何のこと？ <-> 暗号化 数値で表現する <-> 暗号化 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 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 頻度を集計する ・頻度は、度数以外に 相対度数も求める そこに、どれだけ いるかという集計 人数のこと 頻度を集計する 人数のこと ・頻度は、度数以外に 相対度数も求める 通常は％
度数分布表 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 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 了