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Niigata Collge of Nursing A. Hashimoto
看護研究のための統計処理入門 Niigata Collge of Nursing A. Hashimoto
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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
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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?
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? 新潟県立看護大学 橋本
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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 新潟県立看護大学 橋本
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様式をまもりましょう. 看護研究での基本事項の確認
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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!
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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
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スクリーニング 生検 + 生検 - 簡易検査 H0 + 真陽性 偽陽性(率) α:有意水準 H1 - 偽陰性(率) 1-検出力 真陰性
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:有意水準 H1 - 偽陰性(率) 1-検出力 真陰性
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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
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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!
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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!
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【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!
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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
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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
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必要があると思う統計解析 一般的な目安
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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
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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
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【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?
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【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
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実習)性別と交通事故
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カイ2乗検定の結果 重要
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【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)
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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
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【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
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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)
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t検定 2-1
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t検定 2-2 検定する変数とグループ化の変数
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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【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
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【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
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【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
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