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 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 「性別=1」とは 何のこと? <-> 暗号化 数値で表現する 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 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 そこに、どれだけ いるかという集計 頻度を集計する 人数のこと ・頻度は、度数以外に 通常は% 相対度数も求める 度数分布表 血液型の分布 血液型 度数 A型 121 41.6 B型 62 21.3 O型 74 25.4 AB型 27 9.3 無回答 7 2.4 291 100.0 計 相対度数 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 血液型の分布 血液型の分布 50 AB型 不 明 A型 40 O型 30 B型 20 10 0 A型 B型 O型 AB型 不明 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
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