10月3日(土) Niigata Collge of Nursing A. Hashimoto

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1 10月3日(土) Niigata Collge of Nursing A. Hashimoto
2015/10/03 看護研究のための EXCEL統計解析入門 10月3日(土) Niigata Collge of Nursing A. Hashimoto

2 目次 今日の目標 看護研究の流れ 仮説検定とは 統計手法の決め事 結果の記述方法

3 1. 山歩きと近所の散歩 2002年4月 新潟県民　上越市民に 豊かな自然を夫婦2人で楽しんでいます。 専門は数理統計学でした？

4 ２．世界の病院を見に行く ノルウェー Norway Oslo(C) (USD) ←BigMacの値段 麻酔看護師 Nurse Anesthetist　←CRNA $100,000 -$190,000

5 様式をまもりましょう． 看護研究での基本事項の確認

6 統計学の主な分野 記述統計 推測統計 仮説検定←今日の講習会

7 看護研究の手順 ステップ1 解答を得たいと真に興味を持っている課題を選択します．
ステップ1　 解答を得たいと真に興味を持っている課題を選択します． ステップ2　文献検索を行ない，出版された研究成果を吟味します．そして，出版されていない研究成果を知るためにその分野の専門家の話を聞きます． ステップ3　 帰無仮説と対立仮説によって，課題を提示します． ステップ4　研究デザインを，様々な方法における長所と短所を考慮することによって選択します． ステップ5　行う必要があると思う一変量解析，二変量解析，そして多変量解析の種類を決めます． ステップ6　標本の大きさの計算を行います ステップ7　研究マニュアルを作成します ステップ8　研究の承認を得るために，施設内倫理審査委員会に研究計画書を提出します． ステップ9　データ入力画面を構築します． ステップ10 データを収集します． ステップ11 データを入力します． ステップ12 データを，正確なものにし，再コード化し，変換します．そして，必要な変数を導き出します． ステップ13 全ての変数の分布を吟味します（4.1）． ステップ14 一変量解析に始まり，二変量解析，そして最終的に多変量解析を行います． ステップ15 結果を詳述します． ステップ16 出版のために投稿します）． ステップ17 修正し，再投稿します）． ステップ18 論文の出版に合わせて，メディア対策も準備します． ステップ19 栄誉に浴することでしょう！

8 帰無仮説と対立仮説 仮説検定とは 看護でのスクリーニングに似ている 論理は2重否定(背理法） 検査対象は背反な２つの仮説 帰無仮説 対立仮説

9 帰無仮説と対立仮説 スクリーニング 生検　＋ 生検　- 簡易検査 H0　　＋ 　真陽性 　偽陽性(率） 　α H1　　－ 　偽陰性(率） 　β 　真陰性

10 帰無仮説と対立仮説 検査　 スクリーニング 真陽性　OK 真陰性　OK

11 仮説検定 仮説←検証 H0：帰無仮説 H1：対立仮説
帰無仮説と対立仮説 仮説検定 仮説←検証 H0：帰無仮説 H1：対立仮説 対立仮説を証明するために 帰無仮説が正しいと仮定すると →確率的にめったにおきないこと（５％以下） 　が起きたことを示す→対立仮説が正しい！

12 検定の論理(例） 橋本はサマージャンボに連続3回当選した H0: 橋本の言うことは正しい H1：橋本の言うことは正しくない
帰無仮説と対立仮説 検定の論理(例） 橋本はサマージャンボに連続3回当選した H0: 橋本の言うことは正しい H1：橋本の言うことは正しくない 以上の2つ以外はない！ H0が正しいと仮定！ →3回連続で当選する確率を計算（P値） →めったに起きないことだ！ →H0は嘘 →H1：が正しいだろう！

13 【重要】帰無仮説が棄却できない時 帰無仮説が棄却できない時 → H0 が正しいとはいえない H0： A=B H1： A≠B
帰無仮説と対立仮説 【重要】帰無仮説が棄却できない時 帰無仮説が棄却できない時 →　H0 が正しいとはいえない H0：　A=B H1：　A≠B A=Bと解釈してはいけない！

14 検定 証明したいこと 女性の方が事故回数はすくない H0 男女2群の事故回数の平均は等しい H1 男女2群の事故回数の平均は等しくない
帰無仮説と対立仮説 検定 証明したいこと 女性の方が事故回数はすくない H0　男女2群の事故回数の平均は等しい H1　男女2群の事故回数の平均は等しくない

15 検定 H0 男女2群の事故回数の平均は等しい H1 男女2群の事故回数の平均は等しくない つまり→女性の方が事故回数はすくない
帰無仮説と対立仮説 検定 H0　男女2群の事故回数の平均は等しい H1　男女2群の事故回数の平均は等しくない つまり→女性の方が事故回数はすくない

16 必要があると思う統計解析 一般的な目安

17 補足 尺度 2値尺度 例） 男：１ 女:2，発症：１ 未発症:2 名義尺度 例） 好きな食べ物 リンゴ：１ みかん：２ その他：３
補足　尺度 2値尺度 　　例）　男：１　女:2，発症：１ 未発症:2 名義尺度 例） 好きな食べ物 リンゴ：１　みかん：２　その他：３ 順序尺度　リッカート尺度 例）　大いに同意：５　やや同意：４．．．． アンケートなどで使われる心理検査的回答尺度の一種 間隔尺度，比尺度， 温度，体重

18 標本の大きさ 標本のおおきさ 必要な感度 臨床的有意差 統計的有意差 例）　100人群A　100人群B 　 血圧測定 　　平均血圧 ①　 A:120mmHg B:122mmHg ②　 A:120mmHg B:120.02mmHg

19 【重要】なぜ標本の大きさが必要か？ 標本の大きさが小さい→帰無仮説は棄却されない 男女等しい数の集団から3人 標本をとってくる 　→　男が2人　女が1人 　→　男が1人　女が2人 でも 　→　男が20人　女が10人 　男が200人　女が100人=>　疑いませんか？

20 【EXCEL】つまり結果を予想できれば 必要な標本の大きさが計算できます

21 実習）性別と交通事故

22 カイ2乗検定の結果 重要

23 【重要】カイ2乗のまとめ 名義尺度X名義尺度で用いる セルの中に5以下が20%を超えてはNG →だめなら セルのマージ(結合）
→だめなら　セルのマージ(結合） →感度(検出力）はさらに低くなる 少ない標本では難しい(50以下）

24 最強力な方法 比較する尺度が比尺度(間隔）であること 2群の平均(事故回数の）が等しいか？の検定に置き換える
2015/10/03 最強力な方法 比較する尺度が比尺度(間隔）であること 2群の平均(事故回数の）が等しいか？の検定に置き換える 　平均は標本の大きさが男女各々250もあるので正規分布する →ｔ検定　標本の大きさ10-20でOK

25 【最重要】 本来はデータを取得する前に 仮説をたてて，検証する検定を決定する データの取得は無作為に

26 ｔ検定(2群） アウトカム 目的変数 （間隔尺度 　身長・体重） 因子 説明変数 群をあらわす変数　（，） （2値，名義）

27 ｔ検定　2-1

28 ｔ検定 2-2 検定する変数とグループ化の変数

29 2群の平均が等しいという仮説(帰無）のもとでは，めったにおきないことが発生
ｔ検定 2-3 2群の平均が等しいという仮説(帰無）のもとでは，めったにおきないことが発生 分散＝標準偏差の2乗

30 t検定　2-4 H0　男女2群の事故回数の平均は等しい H1　男女2群の事故回数の平均は等しくない つまり→女性の方が事故回数はすくない

31 看護研究の手法 主な研究方法 ２つの流れ（測定尺度対象による） 観察研究 介入研究 その他(理論研究，哲学研究等）
研究デザインを，様々な方法における長所と短所 看護研究の手法 主な研究方法 観察研究 介入研究 その他(理論研究，哲学研究等） ２つの流れ（測定尺度対象による） 質的研究←本講座では触れません 量的研究←本講座

32 ステップ15 結果を詳述します． 医学における研究のガイドライン 観察研究(疫学） 　STROBE(2007) Epidemiology　18(6), 日本語　 介入研究 　RCT(ランダム化並行群比較試験） 　CONSORT （2001，2010）　 メタアナリシス 　QUOROM(1999) 　The Quality of Reporting of Meta-Analyse （THE LANCET） 　PRISMA（2009） 　Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and 　 　Meta-Analyses 　　　 共通の方法，基準 論文の質の向上

33 ステップ15 結果を詳述します． Journal of Clinical Epidemiology 62，2009
THE LANCET Vol 354 November 27, 1999

34 結果の記述方法 帰無仮説が棄却できたら ｐ値が0.05以下 因果関係は不明 要因Aとアウトカムについて相関が認められた．
帰無仮説が棄却できたら 　ｐ値が0.05以下 要因Aとアウトカムについて相関が認められた． 要因Aとアウトカムに無関係がないことが示唆された． 因果関係は不明 例) 統合失調症と喫煙

35 【おまけ】実は少しだけ本当でも Jubelt, L. , Barr, R. and et. al.(2008): Effects of transdermal nicotine on episodic memory in non-smokers with and without schizophrenia，Psychopharmacology, 199(1), pp 摂取法⇒皮膚 対象⇒統合失調症

36 【おまけ】でもよく読むと 統合失調症の人の喫煙率は80～90％、喫煙率は一般人の3倍 ⇒抗精神病薬の副作用で起こるパーキンソン症状 ⇒ニコチン摂取で軽症化

37 【おまけ】さらによく読むと 統合失調症の人の喫煙率は80～90％ 喫煙率は一般人の3倍 ⇒原因と結果？ １８０度違った解釈
統合失調症の人の喫煙率は80～90％ 喫煙率は一般人の3倍 ⇒原因と結果？　１８０度違った解釈 喫煙⇒統合失調症という説 自己治療説 ニコチン⇒受容体⇒ ドーパミン，セロトニン、アセチルコリン、ノルアドレナリン放出

38 新潟県立看護大学 看護研究交流センター 橋本
附録 EXCELでの基礎統計 新潟県立看護大学 看護研究交流センター 橋本　

39 表計算ソフトウェア Excelとは Excel Excel（エクセル）は、Windows（基本ソフト、OS）でおなじみの米国Microsoft社が開発したアプリケーションソフト（応用ソフト） データ管理加工、グラフ表示，統計処理

40 エクセルの起動 一般的 スタートボタン ⇒すべてのプログラム ⇒Microsoft Office ⇒EXCEL 2010 ショートカット

41 注意 EXCELの中にBookというものが何枚も作ることができる

42 ソフトウェアモデルの理解 セル（Cell)．行,列 Worksheet （ワークシート） Book （ブック）

43 文字の入力 (1) 文字列を入力する場所をクリック→Iビームカーソル (2) 読みをローマ字で入力
(3) 変換するために［スペース］キーを押す 　　変換が正しくないときには、正しく変換されるまで［スペース］キーを押す (4) 変換が正しいときには、確定するために［Enter］キーを押す

44 文字変換の実際 ●漢字変換で使用するキー*1 変換 ［スペース］*2 へんかんする ⇒ 変換する 前候補 変換 (次候補) もしくは[ ] 次候補の表示 ［スペース］*2 変換する ⇒ 返還する 確定 *3 ［Enter］ 変換する ⇒ 変換する 右の変換対象文節の移動 ［→］ 次の文節 ⇒ 次の文節 左の変換対象文節の移動 ［←］ 次の文節 ⇒ 次の文節 ひらがなに変換 ［F6］ 変換する ⇒ へんかんする カタカナに変換 ［F7］ 変換する ⇒ ヘンカンスル 半角に変換 ［F8］ 変換する ⇒ ﾍﾝｶﾝｽﾙ 全角の英数字に変換 ［F9］ 変換する ⇒ ｈｅｎｋａｎｓｕｒｕ 半角の英数字に変換 ［F10］ 変換する ⇒ henkansuru 変換対象の文節を伸す ［Shift］＋［→］*4 次の文節 ⇒つぎのぶんせつ 変換対象の文節を縮める ［Shift］＋［←］*4 次の文節 ⇒つぎの文節

45 シートの操作 シートの名前を変更する シートを挿入する シートを削除する シートを移動する シートをコピーする .シートの表示を切り替える

46 一覧 Excel の起動 作成済みのファイルを開く データの入力と編集 数値の入力 文字の入力 セル書式の設定 フォントの種類の設定
　　数値の入力 文字の入力 セル書式の設定 フォントの種類の設定 フォントサイズの設定 フォントの色の設定 太字の設定 斜体設定 ３桁ごとにカンマの挿入 小数点以下の数字表示の変更 　　　セルの色の変更 中央に配置／ある範囲で中央に配置 データのコピー 数式の入力 合計を求める関数の入力 平均を求める関数の入力 　オートフィルによる数式のコピー 列幅の自動調整 罫線の作成 印刷プレビュー 保存 データの並べ替え Excel の終了 グラフの作成 グラフの編集 　凡例の非表示 　フォントの変更 　マーカーの変更 上書き保存

47 用語 ダイアログ ボックス：コマンドに対する詳細な指示を行うためのウィンドウ全体 テキスト ボックス：文字を直接入力するもの
ドロップダウン リストボックス：通常、現在選択されているものが表示され、［▼］ボタンをクリックすると選択肢一覧が現れるもの

48 作成済みのファイルを編集 １．作成済みのファイルを開く ２．追加データの入力 ３．セルの書式の設定 ４．数式の入力 ５．セルの書式の設定 ６．列幅の自動調整 ７．罫線の設定 ８．データの並べ替え

49 作成済みのファイルを開く ファイルのアイコン(図柄）をダブルクリック EXCELの中からファイルメニュでファイルを選択する

50 データ入力の基本 数値部分と文字部分をわけて入力 数値 漢字変換を停止 タブきーとテンキーの利用 オートフィルの利用 文字

51 TABキーとEnterキーの違い TABキー Enterキー シフトキー

52 覚えておくと便利な機能 オートフィル→楽々入力 ピボットテーブル→分類集計 総計（Σ） 並べ替え 分析ツール

53 【実習】 （EXCEL起動後） A1-> 番号 B1-> 月日 C1-> 曜日 セルに入力後TABキー

54 【実習】月日の入力 B2に【9/13】（半角）入力 B2セルをアクティブセル化（クリック） 右隅の■にマウス を合わせ「＋」 で下へ
12月31日まで

55 【実習】番号の入力 A1に【1】（半角）入力 同様に？ A2に【2】を入力 A1:A2の２つのセルを 同様に？

56 【実習】曜日の入力 C1に【水】入力 同様に？

57 オートフィルまとめ 右下隅の■にマウス 「＋」の状態でボ タンを押したまま 下に移動 「＋」の状態で ダブルクリック

58 KEYをもとに並べると 結果的に表形式になる Relational Database->表になる
ラベルとして1行目 属性：身長 属性：体重 一意な番号 （KEY) ０５０００３４ 学籍番号 値：163 値：53 KEYをもとに並べると 結果的に表形式になる Relational Database->表になる

59 米国の事例 訴訟社会，契約 ある銀行ではたらくメキシコ系女性 理由は？ 陪審員制度⇔職業裁判官制度 自分の意思を明確に表現する社会
大学卒業後に不利益を被る 差別の状態を科学的に 被害額を明確に

60 Dataを見てみよう Dataクリーニング おかしいデータは無いか？

61 データの扱い方 ヒストグラム 作るのは難しい ツールの中の分析ツール（Addーin) よくばっちゃだめ

62 WORDにメモしながら 作成したデータ,グラフの検討

63 今日の例題 米国のデータ ↑を右クリックして保存する

64 なぜ　グラフをつくるか？

65 グラフの作成の目的 棒グラフ 折れ線 円グラフ（分布全体に占める割合を表現 ） レーダーチャート(多項目の表現)

66 散布図 ２つの変量の関係をみる

67 グラフの位置 ３つ位置の組み合わせ A,B,C A+B,B+C A+B+C(全部) そのほかに上下50%という場合もある

68 段組

69 図番号と図の説明 図,写真の場合はその直後 表の場合はその直前

70 題の位置の良い例と悪い例

71 EXCELで重要な機能 分析ツール 並べ替え オートフィルタ ピボットテーブル

72 ピボットテーブル　2003

73 ピボットテーブルでは 先頭がラベルになっていること 扱うデータは身長体重のように連続データ には向かない
扱うデータが所得のように多くの範囲に入っている場合は，カテゴリー化する必要がある． 例　5123→5000 　　 5122→ 5000

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76 社員番号をいれても

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78 Excelではどんな種類がかけるか？

79 ピボットテーブル　2007

80 ピボットテーブル　2007

81 ピボットテーブル　2007

82 EXCELでのグラフは．． 集計結果が得られていれば グラフにするだけ