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.

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1 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

2 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

3 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

4 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

5 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

6 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

7 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％

8 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

9 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

10 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

11 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

12 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

13 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

14 Part-1 終　了