看護研究における統計の活用法

看護研究における統計の活用法 Part ２京都府立医科大学　浅野　弘明 2012年11月10日

仮説検定とは 確率で仮説の正当性をチェックする

確率的判断 手術成功率の比較同じ 50% vs 33% でも判断は異なる A医師1/2vsB医師1/3 　→　普通は大差なしと判定 A医師100/200vs B医師100/300 　→　A医師を選択

確率による判定 ・かなり珍しい（＝確率が小さい） →　起こりえないと判断 →　仮説を否定(棄却) 例：　100枚のコイン同時に表はあり得ない

珍しいことの基準 ・珍しいことの基準を　危険率　と呼ぶ →　危険率以下のとき仮説を棄却

危険率 ・研究利用では５％が決まり →　１％や 0.1％もあるが・なぜ５％かを疑ってはいけない　　　→　理由は説明できない　　　→　歴史的に決まった数値

検定結果(有意・非有意) ・生起確率が、危険率「以下」 →　有意差あり　or 統計的に有意・生起確率が、危険率より「大」 →　有意差なし or 非有意有意 <-> significant

有意・非有意 ・有意(有意差あり) →　エビデンスとしての保証あり・非有意(有意差なし） →　差が無いことの保証ではない →　判断不能であるということ！

非有意例-1 差はありそうだが非有意・A医師 7/10 (70%)の成功率・B医師 3/10 (30%) の成功率 →　統計的には非有意、だが →　同じ技量と思う人はいない

非有意例-2 差が「無い・小さい」ので非有意・通学時間と、寒がり/暑がり・総室/個室と、寒がり/暑がり →　本来差(関連)の無いものは　　　当然、非有意となる

非有意の結果 ・「差」は、あるかもしれないし　無いかもしれない・検証には更なるデータが必要特に少数標本の場合は →　計画が不味かった公表する価値は低い

有意差ありなら ・標本数が少なくても、差が思った以上小さくても →　胸を張って発表して良い科学的裏付けになる

大切なポイント 検証的研究では有意差が出ないと役に立たない！

看護研究における 統計の活用法