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1 がん 看 護 の 発 展 に 繋 がる 学 術 論 文 の 輩 出 - 量 的 研 究 論 文 作 成 査 読 能 力 を 高 める - 本 日 の 内 容 統 計 学 と 研 究 デザイン 統 計 学 研 究 デザイン 誤 差 で 考 える 看 護 学 部 健 康 情 報 科 学 佐 伯 圭 一 郎 3. 各 論 ~ つのトピック 尺 度 の 利 用 研 究 デザインの 整 理 (1) 自 己 紹 介 自 己 紹 介 生 物 統 計 学, 疫 学 とは 看 護 研 究 における 量 的 研 究 主 流 は 質 的 研 究? 量 的 研 究 の 特 徴 本 日 の 内 容 以 降 の 前 提 佐 伯 圭 一 郎 (さいきけいいちろう) 保 健 学 博 士 出 身 : 東 京 大 学 医 学 部 保 健 学 科 疫 学 教 室 ( 現 在 の 健 康 総 合 学 科 疫 学 生 物 統 計 学 教 室 ) 主 たる 研 究 テーマ: 教 育 臨 床 の 現 場 におけるICT 活 用, 臨 床 看 護 研 究 推 進 のための 支 援, 臨 地 実 習 前 共 用 試 験 CBT, 生 活 習 慣 と 健 康 出 発 点 : 栄 養 疫 学 のフィールドワーク, 趣 味 のパソコン 現 職 : 看 護 学 部 看 護 学 科 人 間 科 学 講 座 健 康 情 報 科 学 研 究 室 教 授 メンバー 教 授 ( 佐 伯 ) ~ 疫 学 生 物 統 計 学 准 教 授 ~ 医 療 情 報 学 助 教 ~ ( 数 理 ) 統 計 学 () 生 物 統 計 学 Biostatistics 疫 学 Epidemiology 単 なる 統 計 学 の 医 学 領 域 への 応 用 ではない 扱 うデータの 特 性 を 理 解 した 上 で データの 集 め 方 や 管 理 の 方 法 まで 研 究 計 画 (データ 収 集 の 計 画 )の 段 階 から 統 計 専 門 家 への 相 談 は 研 究 計 画 段 階 で データを 持 って 行 けば 何 とかしてくれる, 訳 ではない 臨 床 試 験 の 分 野 に 専 門 家 が 集 中 集 団 を 対 象 に 疾 病 の 分 布 を 知 り 疾 病 の 分 布 に 影 響 する 要 因 を 探 る そのための 調 査 計 画 フィールドワーク データ 解 析 生 物 統 計 学 と 重 なる 部 分 が 多 いが 疫 学 観 察 研 究 から( 感 染 症 の 疫 学 ) 生 物 統 計 学 介 入 研 究 から (4) (5) 佐 伯 圭 一 郎 1

2 おことわり 主 流 は 質 的 研 究? 論 文 作 成 の 際 のキーポイント よりも 研 究 計 画 のキーポイント として,より 有 効 まったく 数 式 を 出 さない 方 が 難 易 度 が( 双 方 にとって)アッ プするので, 少 し 数 式 が データや 研 究, 論 文 の 実 例 をそのまま 出 すと 支 障 がある ので 雰 囲 気 を 残 した 架 空 例 を その 他 滑 舌 が 悪 いので,しばしば 水 分 補 給 をします 脱 線 しやすい 傾 向 にあるので, 視 線 等 で 警 告 を 発 して 下 さい (6) 看 護 研 究 論 文 の 手 法 を 調 べると 掲 載 論 文 ( 原 著 研 究 報 告 等 )に 占 める 質 的 研 究 A 学 会 誌 (010~013) 57%(65/115) B 学 会 誌 (010~013) 59%(88/151) 日 本 がん 看 護 学 会 誌 は? ( 原 著 研 究 報 告,009~014) 56%(61/109) 以 上 の 数 等 は, 佐 伯 調 べ (7) 混 合 研 究 法 量 的 研 究 質 的 研 究 どちらか 一 方 だけではカバーできない 領 域 に 関 心 のある 方 は (8) 問 い に 対 する 大 きな 研 究 の 流 れ 問 い(Clinical Question)に 対 して 文 献 研 究 独 立 した 研 究 論 文 にならなくとも 質 的 研 究 尺 度 の 開 発 量 的 研 究 関 連 の 分 析 介 入 とその 評 価 順 に,または, 問 い の 細 目 毎 に (9) この 分 野 の 量 的 研 究 の 特 徴 以 降 の 前 提 難 易 度 の 高 い 統 計 手 法 を 利 用 する 研 究 は 少 ない 尺 度 を 用 いた 研 究 は 多 い 量 的 研 究 の 半 分 近 く( 全 体 の 割 弱, 日 本 がん 看 護 学 会 誌 ) 全 体 の 割 近 くで クロンバックの α 信 頼 性 係 数 15%ほどで 因 子 分 析 (A B 学 会 誌 ) リスクや 予 後 に 関 する 研 究 は 少 ない オッズ 比 やロジスティック 回 帰, 生 存 時 間 分 析 などはごく 稀 この 学 会 の 研 究 フィールドを 考 えると 標 本 数 はあまり 大 きくない 測 定 する 変 数 は, 精 神 心 理 的 特 性 が 多 い このつが 量 的 研 究 を 考 える 際 の 特 徴 看 護 研 究 の 多 くの 領 域 に 共 通 生 物 統 計 学 のカバーが 薄 い 分 野 複 雑 な 統 計 手 法 は,あまり 扱 わない (10) (11) 佐 伯 圭 一 郎

3 量 的 研 究 のチェックポイント 統 計 学 の 観 点 から 統 計 手 法 の 使 い 方 ミスの 例 統 計 手 法 の 前 提 と 限 界 関 連 と 因 果 誤 差 Error 誤 差 とは 偶 然 誤 差 の 性 質 と 対 処 バイアスの 性 質 と 対 処 (1) 量 的 研 究 のチェックポイント 細 かい 点 を 列 挙 すると 際 限 がありませんが 執 筆 要 項 レベル APAガイドライン( 参 考 図 書 を 参 照 )など 分 析 手 法 JJCOの 統 計 解 析 結 果 のレポートに 関 するガイドラインなど 倫 理 安 全 看 護 協 会, 各 学 会, 大 学 で 指 針 が 整 備,チェックも 厳 しい 疫 学 研 究 に 関 する 倫 理 指 針 ( 文 部 科 学 省 厚 生 労 働 省 ) 大 局 的 には 誤 差 の 観 点 で 論 文 の 質 を チェック (13) 量 的 研 究 における 統 計 解 析 関 連 のコメント 実 際 の 査 読 コメントの 例 結 果 等 にある p<.05 等 の 表 記 は 小 数 点 前 にも0をつけること Kaiser-Meyer-Olkinの 標 本 妥 当 性 の 測 度 は 文 献 をつけるこ とが 望 ましい 全 対 象 者 数 を 示 すときはnではなくNを 用 いること 分 析 方 法 の 最 後 に 使 用 された 統 計 パッケージを 表 記 してくださ い 一 般 的 に 相 関 係 数 0.33を 中 程 度 の 相 関 と 評 価 するでしょうか 比 較 的 軽 微 なコメントですが N,nや0.の 表 記 は 掲 載 済 みの 論 文 でもゆらぎが あたりまえの 統 計 手 法 や 結 果 の 読 み 取 り( 例 えば 相 関 の 強 さ)も, 研 究 領 域 で 様 々 14 すこし 重 いコメントの 例 として 本 研 究 で 用 いた 研 究 デザインでは, とそれに 影 響 すると 考 えられる 要 因 の 因 果 関 係 を 特 定 することはできな い 多 重 ロジスティック 回 帰 分 析 は, 研 究 者 が 仮 定 した 変 数 間 の 関 係 を 予 測 するものであって 因 果 関 係 を 保 証 するもの ではない 査 読,それ 以 前 に 執 筆 (もっと 前 に 研 究 計 画 ) 段 階 で 倫 理 安 全 については 倫 理 ( 安 全 )の 指 針 が 存 在 執 筆 要 項 ( 要 領, 要 綱?)は 基 本 的 には, 文 書 としてのフォーマットを 中 心 に 規 程 研 究 論 文 の 質 を 担 保 するためには 研 究 デザインや 統 計 解 析,およびその 表 記 について, 査 読 者 と 研 究 者 に ある 程 度 同 じ 視 点 が 15 量 的 研 究 の 主 要 チェックポイント 研 究 の 意 義, 目 的 の 妥 当 性 倫 理 性 対 象 の 設 定 目 的 に 合 致 した 設 定 か 偏 りは 対 象 数 は 十 分 か 対 照 群 が 必 要 か 測 定 適 切 な 測 定 項 目, 測 定 用 具 を 用 いているか 統 計 解 析 適 切 な 手 法 を 選 んでいるか 解 釈 を 誤 っていないか チェックを 行 うには 研 究 の 読 み 方 のテキストを 参 考 に 例 えば エビデンスのための 看 護 研 究 の 読 み 方 進 め 方 高 木 廣 文, 林 邦 彦, 中 山 書 店,006 よくわかる 看 護 研 究 論 文 のクリティーク : 研 究 手 法 別 のチェッ クシートで 学 ぶ 山 川 みやえ, 牧 本 清 子 編 著, 日 本 看 護 協 会 出 版 会,014 自 分 の 論 文 (or 研 究 計 画 )をチェック からく チェックしすぎないように (16) (17) 佐 伯 圭 一 郎 3

4 統 計 学 の 観 点 から 統 計 手 法 を 使 う 理 由 は データを 分 かりやすく 整 理 する 記 述 統 計, 作 図 作 表 データに 隠 されたルールや 事 実 を 見 つける 比 較, 関 連, 予 測, 分 類 観 察 された 結 果 の 確 からしさを 判 断 する 推 定, 検 定 データの 蓄 積 からエビデンスへ! 統 計 手 法 については 手 法 の 使 い 分 け 昨 年 の 研 修 会 ( 中 山 和 弘 先 生 ) 参 考 Webサイト( 青 木 先 生 ) などを 参 考 に 統 計 解 析 上 の 誤 り 手 法 を 適 切 に 選 択 していない 基 本 的 なデータ 吟 味 が 不 十 分 不 要 な 検 定 の 実 施 解 釈 の 誤 り 有 意 差 がない は 等 しい ではない 後 付 けの 解 釈 (18) (19) ミスの 例 (1) ミスの 例 () 子 のAST(IU/l) 基 本 的 なデータ 吟 味 をきちんと 行 っていない 50 0 r= 親 のAST(IU/l) 相 関 係 数 は 例 を 除 くと ー0.14 除 かなくても,ケンドールの 順 位 相 関 係 数 なら ピアソンの 相 関 係 数 の 前 提 は 直 線 的 な 関 連 両 方 の 変 数 が 正 規 分 布 からずれて いる 平 均 値 の 差 の 検 定 で 有 意 差 無 し なら 群 に 差 が 無 い? 検 出 力 が 十 分 である 必 要 はあります それ 以 外 に 平 均 値 以 外 の 分 布 の 特 性 値 にも 注 意 が 必 要 データの 吟 味 を 通 りのダイエット 法 で 各 0 人 が 減 量 しまし た 体 重 減 少 (Kg)を 群 で 比 較 すると n 平 均 S.E. p ダイエットA ダイエットB 対 応 のない 群 のt 検 定 による 体 重 減 少 kg (0) 仮 説 検 定 における 種 類 の 誤 り 第 一 種 の 誤 り 判 断 真 の 結 果 帰 無 仮 説 対 立 仮 説 帰 無 仮 説 を 受 容 第 二 種 の 誤 り 対 立 仮 説 を 採 択 第 一 種 の 誤 り αエラー, 第 一 種 の 過 誤,とも 本 当 は 帰 無 仮 説 が 正 しいのに, まれな 結 果 だと 判 断 α=0.05なら, 帰 無 仮 説 が 正 しい 場 合 でも5%で 起 きる 確 率 的 判 断 の 宿 命 αを 小 さく( 例 えば0.01へ)する 第 一 種 の 誤 り:あわてものの 誤 り 第 二 種 の 誤 り:ぼんやりものの 誤 り どこかで 起 きている 可 能 性,を 忘 れない 3 佐 伯 圭 一 郎 4

5 検 出 力 (power) 対 立 仮 説 が 正 しいときに, 正 しく 対 立 仮 説 を 採 択 する( 帰 無 仮 説 を 棄 却 できる) 確 率 ( 第 二 種 の 誤 りを 犯 さない 確 率 ) ミスの 例 (3) 研 究 全 体 の 有 意 水 準 の 問 題 各 検 定 をα=5%で 実 施 しても 全 部 で10 回 検 定 すれば,1 ( )=0.40 真 の 差 や 関 連 の 大 きさ, 標 本 数 つまり 標 準 誤 差 の 大 きさで 検 出 力 が 決 まる 検 出 力 は0.8 程 度 が 望 ましい(が ) 主 に, 標 本 数 を 増 やすことで 検 出 力 を 確 保 する ど1.0 こ か で0.8 第 一 種 0.6 の 誤 り 0.4 が 起 き る 0. 確 率 検 定 (α=0.05)の 数 数 十 も 検 定 を 行 っていれば, どこかに あわてものの 誤 り は 存 在 行 き 当 たりばったりで 検 定 し, 有 意 なものを 無 理 矢 理 解 釈 す ることは,ミスの 元 4 (5) 統 計 手 法 の 前 提 と 限 界 Garbage in, garbage out 手 法 の 前 提 無 作 為 抽 出 標 本 正 規 性,etc. 限 界 平 均 や 相 関 は, 全 体 としての 傾 向 すべての 個 人 にあてはまるとは 限 らない どこまで 行 っても 確 率 的 確 率 的 に, 判 断 を 誤 ることもある 非 確 率 的 な 誤 差 には( 原 則 的 に) 対 処 できない 事 実 ( 関 連 や 差 異 )の 確 認 因 果 を 証 明 (6) 7 平 均, 全 体 の 傾 向 だけで 良 いのか 看 護 の 対 象 は 平 均 的 な 事 例 とは 限 らない 例 外 にも, 十 分 な 対 処 が 必 要 統 計 手 法 が 無 力 なのではなく, 使 い 手 のセンス 子 のAST(IU/l) 親 のAST(IU/l) 関 連 と 因 果 関 係 因 果 関 係 推 定 のための 視 点 Smoking and Health (1964), 米 国 公 衆 衛 生 総 監 諮 問 委 員 会 による5 条 件 関 連 の 一 致 性 関 連 の 強 固 性 関 連 の 特 異 性 関 連 の 時 間 性 関 連 の 整 合 性 疫 学 のテキスト 等 を 参 照 して 下 さい (8) (9) 佐 伯 圭 一 郎 5

6 関 連 の 時 間 性 因 果 関 係 を 論 じる 際 の 大 前 提 原 因 は 結 果 より( 作 用 に 必 要 な 時 間 ) 前 に 存 在 する 当 たり 前 に 思 えるが, 血 圧 が 高 いから 減 塩 している 横 断 研 究 の 限 界 パス 解 析 に 対 する 批 判 原 因 が 時 間 依 存 で 変 化 しないものならOK 原 因 を 過 去 に 求 める or 結 果 を 未 来 に 関 連 と 関 係 疫 学 的 な 関 連 は 実 際 には 様 々な( 下 の 例 以 外 にも) 関 係 により 現 れる 曝 露 a) 見 かけの 関 連 疾 病 曝 露 b)どちらも 共 通 の 原 因 による 結 果 曝 露 曝 露 c) 疾 病 への 中 間 段 階 疾 病 疾 病 (30) 疾 病 d) 疾 病 が 曝 露 の 原 因 研 究 デザインの 基 本 疫 学 の 視 点 から 観 察 vs 実 験 横 断 vs 縦 断 例 えば 新 薬 の 臨 床 試 験 は 実 験, 縦 断, 個 人 単 位 患 者 と 非 患 者 の 過 去 の 食 生 活 を 比 較 観 察, 縦 断, 個 人 単 位 都 道 府 県 の 肺 がん 死 亡 率 と 喫 煙 率 の 関 連 は 観 察, 横 断, 集 団 単 位 個 人 単 位 vs 集 団 このような 大 きな 枠 組 みに 測 定 の 方 法 や 分 析 手 法 を 加 えて デザイン に (3) (33) 誤 差 Error 誤 差 = 真 値 - 観 測 された 値 研 究 結 果 による 判 断 のレベルから 一 つ 一 つの 測 定 値 レベルまで 誤 差 を 小 さくすること = 研 究 の 質 を 高 めること 研 究 の 効 率 を 上 げること (34) 誤 差 (エラー)への 対 処 プログラムのエラー 発 見 と 対 処 (デバッグ debug) 通 信 ( 信 号 処 理 )のエラー エラーチェックと 訂 正 のアルゴリズム ヒューマン エラー 誤 差 検 出 可 能? 予 防 可 能? 補 正 ( 訂 正 ) 可 能? 佐 伯 圭 一 郎 6

7 誤 差 の 大 分 類 偶 然 誤 差 への 対 処 ランダムな 誤 差 偶 然 誤 差 確 率 誤 差 ランダムでない 誤 差 系 統 誤 差 非 確 率 誤 差 バイアス 精 度, 信 頼 性 の 問 題 統 計 学 の 守 備 範 囲 正 確 度, 妥 当 性 の 問 題 普 通 の 統 計 学 では 無 いこと が 前 提 データの 測 定 誤 差 を 小 さくする 信 頼 性 の 高 い 測 定 道 具 精 密 な 測 定 機 器, 良 い 尺 度 測 定 の 方 法 反 復 測 定, 測 定 マニュアルとトレーニング 統 計 量 の 誤 差 を 小 さくする 標 本 数 を 増 やす 適 切 な 統 計 手 法 を 選 択 する さらに メタアナリシス 事 例 の 追 加, 分 析 のシステム (36) (37) 統 計 的 表 記 標 本 中 の1サンプルの 測 定 値 を 分 解 して 表 現 x 個 人 の 測 定 値 = 集 団 の 平 均 + 個 人 の 効 果 + 誤 差 i v 個 人 の 効 果 は, 集 団 中 の 個 人 の 位 置 ここでは 誤 差 は, 偶 然 誤 差 のみを 考 える i e i 数 学 的 性 質 : 偶 然 誤 差 のみを 考 慮 E V x Ev Ee データの 平 均 は, 真 の 平 均 に 一 致 するはず ( 個 人 の 効 果, 誤 差 の 期 待 値 は0) x 0 V v V e データの 分 散 は, 真 の 分 散 と 誤 差 分 散 の 和 誤 差 の 独 立 性 という 重 大 な 仮 定 が 必 要 意 味 すること = 偶 然 誤 差 がどれだけ 含 まれていても, 標 本 平 均 の 期 待 値 は 真 の 平 均 & 偶 然 誤 差 が 大 きくなるほど, 標 本 分 散 は 真 の 分 散 より 大 きくなる (38) 誤 差 の 独 立 性 数 学 的 性 質 : 偶 然 誤 差 のみを 考 慮 偶 然 誤 差 として 単 純 (?)に 扱 えるには 誤 差 と 真 の 値 に 関 連 がない バイアスではない,ということ ばらつきの 大 きさが, 真 値 と 関 連 しない これは 実 は 難 しい 条 件 かも 真 の 値 は 分 からないのに? 偶 然 誤 差 だけなら 真 の 値 は 推 定 可 能 尺 度 構 成 の 信 頼 性 などは, 真 の 値 に 対 する 評 価 観 測 値 の 分 散 は, 真 の 分 散 と 誤 差 の 分 散 に 分 解 可 能 V x 0 V vv e 意 味 のある 情 報 と 雑 音 の 比 SN 比 e V V 全 体 の 分 散 に 占 める 真 の 分 散 の 割 合 信 頼 性 係 数 x V V 佐 伯 圭 一 郎 7

8 偶 然 誤 差 が 大 きくなる 影 響 偶 然 誤 差 なら 平 均 には 影 響 ない 標 準 誤 差 が 大 きくなり 推 測 統 計 に 影 響 する 信 頼 区 間 が 広 くなる 有 意 になりづらくなる 相 関 係 数 などの 関 連 の 指 標 が 弱 められる 相 関 の 希 薄 化 見 かけの 相 関 は 真 の 相 関 係 数 にxとyの 信 頼 性 係 数 の 幾 何 平 均 を 乗 じたものになる r xy r svx s s vx ex svy s s vy ey 偶 然 誤 差 : 反 復 計 測 の 効 果 反 復 計 測 ( 同 一 対 象 をn 回 計 測 して 平 均 して 測 定 値 とする)の 効 果 1 E n 1 V n x E x 0 V v v もちろんE(e)=0 E 1 V n e e xの 信 頼 性 係 数 (4) 系 統 誤 差 (バイアス)の 整 理 例 示 は, 代 表 的 なパターン 情 報 バイアス 出 版 バイアス ( 研 究 結 果 として 報 告 される 情 報 の 偏 り) 応 答 バイアス ( 回 答 の 偏 り) 情 報 バイアスへの 対 処 出 版 バイアス 文 献 研 究 の 際 に 重 要 対 処 は 難 しい 選 択 バイアス 自 己 選 択 (self selection)バイアス ( 対 象 者 の 偏 り) Healthy worker effect 交 絡 Confounding 偶 然 誤 差 結 果 が ぼんやり する 系 統 誤 差 逆 転 する 場 合 や 誇 張 される 場 合 も 応 答 バイアス 客 観 的 な 測 定 項 目 の 導 入 影 響 の 評 価 単 純 記 述 なら 結 果 の 偏 り 群 比 較 なら 群 とも 同 様 の 偏 りなら 影 響 は 小 さい 群 で 偏 りかたに 差 があれば 交 絡 の 可 能 性 (44) (45) 選 択 バイアスへの 対 処 偏 りの 影 響 と 補 正 の 可 能 性 対 象 の 偏 り 結 果 の 一 般 化 ができる 範 囲 を 明 確 に 偏 りが, 注 目 する 結 果 に 影 響 を 与 えるか 吟 味 女 性 男 性 賛 成 反 対 女 性 が 割 男 女 半 々 賛 成 反 対 未 回 収, 無 回 答 等 の 影 響 アンケートに 記 入 もれがあるケースは 除 外 分 析 者 自 身 が, 偏 りを 作 り 出 している 可 能 性 未 回 収 や 無 回 答 が, 重 要 な 変 数 と 関 連 する 場 合 交 絡 の 可 能 性 情 報 バイアスや 選 択 バイアスによる 交 絡 の 可 能 性 0% 0% 40% 60% 80% 100% 性 別 が 賛 否 に 関 連 している 場 合 標 本 内 での 性 比 で 全 体 の 結 果 は 変 化 する 男 女 ごとに 結 果 を 見 る 層 別 化 男 女 が 半 々 と 想 定 した 結 果 を 算 出 0% 0% 40% 60% 80% 100% 標 準 化 (46) 佐 伯 圭 一 郎 8

9 交 絡 因 子 疾 病 発 生 に 影 響 する 曝 露 と 関 連 する 交 絡 (confounding) 交 絡 因 子 曝 露 の 原 因 疾 病 と 曝 露 の 中 間 疾 病 の 結 果 ではない 曝 露 と 疾 病 の 関 連 を 歪 ませる 曝 露 因 子 本 当 の 関 連? 見 かけの 関 連? 疾 病 発 生 48 薬 Aの 方 が 効 果 が 高 い? 患 者 の 重 症 度 で 分 けると 軽 症 者 治 療 成 績 改 善 不 変 悪 化 計 改 善 割 合 A 薬 B 交 絡 の 例 薬 治 療 成 績 改 善 不 変 悪 化 計 改 善 割 合 A B 重 症 者 治 療 成 績 改 善 不 変 悪 化 計 改 善 割 合 A 薬 B 重 症 度 が 交 絡 因 子 として 作 用 していることがわかる 49 層 別 化 交 絡 に 解 析 時 に 対 応 する 手 法 基 本 は 研 究 計 画 でバイアスに 対 処 すること! 層 別 化 により 曝 露 と 交 絡 因 子 の 間 の 関 連 を 断 つ 層 毎 の 効 果 の 指 標 の 要 約 重 み 付 け 平 均 Mantel-Haenzselの 方 法 層 毎 の 効 果 に 一 致 した 傾 向 があれば! 当 然 未 知 の 交 絡 因 子 には 対 応 不 能 交 絡 因 子 曝 露 因 子 本 当 の 関 連? 見 かけの 関 連? 50 疾 病 発 生 交 絡 への 対 処 介 入 研 究 なら 無 作 為 化 が 最 高 の 予 防 法 観 察 研 究 なら 機 知 の 交 絡 因 子 測 定 項 目 に 加 えて 解 析 で 対 処 層 別 化, 傾 向 スコア, 多 重 ロジスティックなど 未 知 の 交 絡 因 子 基 本 的 には 対 処 不 能 マッチングである 程 度 予 防 できる 可 能 性 (51) 誤 差 の 影 響 全 体 の 整 理 偶 然 誤 差 有 意 な 結 果 が 得 られにくい 必 要 標 本 数 の 増 加 標 準 誤 差, 信 頼 区 間 が 拡 大 相 関, 関 連 の 希 薄 化 系 統 誤 差 影 響 は どう 表 れるか 決 まっていない 群 間 比 較 の 場 合 バイアス 自 体 に 群 間 の 相 違 がなければ, 影 響 は 弱 い 群 間 で 相 違 があれば( 交 絡 であれば), 影 響 は 多 大 交 絡 が 確 認 できれば,ある 程 度 対 処 可 能 存 在 の 可 能 性 を 想 像 できても, 確 認 できなければ 研 究 計 画 で 対 処 することのみ 可 能 (5) 研 究 結 果 には 誤 差 が 残 っている と 思 って, 考 察 を 進 めよ 意 味 の 無 い 有 意 差 を 強 引 に 解 釈 しない 第 一 種 の 誤 り 本 当 は 重 要 な 結 果 を 見 つけられなかったかもしれない 第 二 種 の 誤 り( 検 出 力 ) 交 絡 の 可 能 性 も 心 に 留 めて ただし, 過 剰 に 心 配 することはない 研 究 は 間 違 うこともある ウソ は 悪 いが, 偶 然 の 誤 りは 分 かってもらえる (53) 佐 伯 圭 一 郎 9

10 尺 度 とは 尺 度 とは 尺 度 の 例 と 基 本 構 造 尺 度 を 利 用 する 尺 度 の 信 頼 性 と 妥 当 性 信 頼 性 の 検 討 クロンバックのα 妥 当 性 の 検 討 尺 度 を 利 用 した 研 究 において 例 えば, 心 理 状 態 やQOLなどをはかるツール POMS (Profile of Mood States) SF 36 (MOS 36-Item Short-Form Health Survey) STAI (State-Trait Anxiety Inventory) GHQ30 (The General Health Questionnaire) などなど, 多 数 尺 度 の 基 本 構 造 1 尺 度 に 複 数 の 項 目 ( 質 問 ) 各 項 目 の 選 択 肢 には 数 段 階 で 得 点 が 全 項 目 の 得 点 の 合 計 が, 尺 度 得 点 複 数 の 尺 度 ( 下 位 尺 度 )と,まとめた 尺 度 ( 上 位 尺 度 ) 尺 度 得 点 は, 量 的 変 数 として 処 理 可 能 (54) (55) 研 究 で 尺 度 を 利 用 する 他 の 方 法 で 測 定 可 能 か 既 存 の 尺 度 を 探 す 先 行 研 究 書 籍 (たとえば 心 理 測 定 尺 度 集 Ⅰ~Ⅵ,サイエンス 社 ) 許 諾 は 必 要 か 自 分 で 作 成 する 手 順 信 頼 性 と 妥 当 性 (56) 尺 度 を 作 る 手 順 測 定 する 特 性 を 明 確 にする 項 目 群 の 候 補 を 作 成 プレテスト 実 施 回 答 の 偏 り( 天 井 効 果 床 効 果 等 )チェック 信 頼 性 の 検 討 ( 可 能 なら) 妥 当 性 の 検 討 項 目 の 修 正, 調 整 実 用 化 (57) 尺 度 の 信 頼 性 と 妥 当 性 同 じ 対 象 を 繰 り 返 し 測 定 した 場 合 のばらつき 尺 度 だけでなく 私 のかかわった 事 例 として 生 活 習 慣 をはかる 尺 度 尺 度 A 尺 度 B (58) (59) 佐 伯 圭 一 郎 10

11 例 自 己 効 力 感 尺 度 信 頼 性 の 検 討 LPC 式 生 活 習 慣 調 査 ( 全 3 尺 度 ) 中 の1 尺 度 状 況 に 応 じて 適 切 な 判 断 をすることができる ものごとを 計 画 どおりに 実 行 することができる まわりの 人 と 協 力 してやっていくことができる 将 来 の 生 活 計 画 を 明 確 にたてることができる いつも 目 標 に 向 かって 努 力 している 自 分 の 能 力 ( 適 性 )を 十 分 に 発 揮 している 各 (はい=,どちらともいえない=1,いいえ=0) 計 0~1 点 ちなみに α= 歳 以 上 女 性 で 平 均 7.7 新 老 人 の 会 会 員 集 団 で9.1という 結 果 内 的 一 貫 性 尺 度 を 構 成 する 項 目 が, 同 じ 特 性 を 測 定 しているのか 信 頼 性 係 数 クロンバックのα(α 信 頼 性 係 数 )が 代 表 的 折 半 法 安 定 性 同 じ 対 象 を 繰 り 返 し 測 定 した 結 果 が 一 致 するか 再 テスト 法 ( 時 間 をずらして 反 復 測 定 ) inter observer error ( 観 察 者 による 評 価 の 場 合 ) 相 関 係 数 で このつの 観 点 は 別 もの (60) (61) α 信 頼 性 係 数 クロンバックのα(Cronbach s alpha) 項 目 間 に 相 関 が 高 いと 和 の 分 散 が 分 散 の 和 より 大 きくなることから 妥 当 性 の 検 討 的 (まと)が 見 えていないと 評 価 困 難 信 頼 性 をαのみで 主 張 することも 多 い k k 1 i 1 T 統 計 パッケージの 出 力 例 (エクセルでも 簡 単 に 計 算 できます) 内 容 妥 当 性 みんなで 考 えて 構 成 概 念 妥 当 性 因 子 分 析 の 結 果 に 納 得 確 かに 使 える 結 果 になった 尺 度 がk 個 の 項 目 から 構 成 されるとき, 各 項 目 の 分 散 の 総 和 と 尺 度 得 点 の 分 散 から 計 算 基 準 関 連 妥 当 性 真 の 値, 類 似 の 特 性, 関 連 する 特 性,などと 相 関 (6) (63) 3. 各 論 ~() 研 究 デザインの 整 理 再 度,デザインとは 観 察 研 究 のデザイン 介 入 研 究 のデザイン デザインを 決 めるには 3. 各 論 ~() 研 究 デザインの 整 理 再 度,デザインとは 研 究 計 画 における, 方 法 の 具 体 的 内 容 対 象 の 設 定 条 件 比 較 群 の 設 定 数 注 目 する 因 子 測 定 手 段 介 入 の 有 無 その 他 研 究 の 時 間 分 析 の 方 法 など (64) (65) 佐 伯 圭 一 郎 11

12 3. 各 論 ~() 研 究 デザインの 整 理 例 えば, 代 表 例 として 目 標 を 達 成 できないことが(ほぼ) 確 実 なデザイン 対 象 数 の 不 足 検 出 力 が 低 い 必 要 な 対 象 数 を 計 画 時 に 事 後 に 検 出 力 を 算 出 観 察 期 間 の 不 足 介 入 の 効 果 や 予 後 を 観 察 する 期 間 の 長 さ エンドポイントの 変 更, 観 察 項 目 の 変 更 比 較 群 の 不 存 在 効 果 は 比 較 によって 確 認 できる 研 究 の 外 部 に 比 較 できるデータは 3. 各 論 ~() 研 究 デザインの 整 理 デザインの 効 用 マッチング, 前 後 比 較 デザイン ペアとなるデータの 間 で, 個 人 の 効 果 が 相 殺 される サンプルサイズを 押 さえられる ペアの 間 で,バイアスの 程 度 が 同 じなら 比 較 結 果 にバイアスは 少 なくなる クロスオーバーデザイン 有 効 だが, 適 用 できる 状 況 が 制 限 される 無 作 為 化 比 較 試 験 (RCT) 理 論 上, 交 絡 を 防 げる 介 入 研 究 の 理 想 のデザイン (66) (67) 3. 各 論 ~() 研 究 デザインの 整 理 1 対 1マッチングを 行 えば 3. 各 論 ~() 研 究 デザインの 整 理 どうしても 少 数 例 対 応 あるサンプルで 個 人 の 効 果 が 同 じなら 個 人 の 測 定 値 = 集 団 の 平 均 + 個 人 の 効 果 + 誤 差 x x 0i 1i v v ペア 間 の 差 は, 集 団 間 の 差 (+ 僅 かな 誤 差 ) 分 析 手 法 は,やや 複 雑 になるが サンプル 数 は 押 さえることができる 1 0 i i e e 0i 1i 研 究 テーマが 重 要 なものなら,きちんと 論 文 に 原 著 は 難 しいが, 報 告 として もちろん 誤 差 を 押 さえる 努 力 も 冗 長 な 考 察 や 複 雑 な 解 析 を 極 力 省 き 生 データを 丁 寧 に 記 述 自 分 でデータを 追 加 して, 原 著 に メタアナリシスの 素 材 に (68) (69) おわりに ~ 統 計 家 に 事 後 相 談 するときは 統 計 家 は 扱 っているテーマに 関 する 専 門 知 識 は 持 たない 統 計 学 の 枠 組 みで 質 問 お 疲 れ 様 でした 説 明 不 足 の 点 や 分 かりづらい 点 など, メールでの 質 問 を 受 け 付 けます いつでも, 何 でもすぐに 反 応,とは 行 きませんが 以 下 の 事 項 を 明 快 に 整 理 してから 相 談 を 1. 測 定 に 用 いた 尺 度 ( 量 順 序 名 義 )は. どのデータを 同 時 に 組 み 合 わせるか 3. 注 目 する 変 数 以 外 に 影 響 を 与 える 変 数 は 4. 分 析 によって 示 したいのは データの 分 布 を 示 したい 変 数 の 関 連 を 示 したい 複 数 の 変 数 の ある 変 数 への 影 響 の 大 きさを 比 べる 予 測 判 別 の 方 法 を 導 きたい 複 数 の 要 因 間 の 関 連 を 知 りたい 統 計 学 など,よく 分 からないことは 恥 ずかし 事 ではありません スルーしたり, 投 げ 出 すことは 良 くないですが 統 計 や 研 究 法 を 専 門 にしている 方 に, 遠 慮 無 く 質 問, 相 談 して 下 さい 相 談 者 が 熱 心 で, 意 義 ある 研 究 なら,ちゃんと 対 応 してくれるはずです (70) (71) 佐 伯 圭 一 郎 1

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