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関西福祉大学　疫学２０２６
（教育学部保健教育学科）

2026年度開講にあたって
https://medbb.net/education/2026init/

参考資料

基礎から学ぶ楽しい疫学（医学書院）
https://www.igaku-shoin.co.jp/bookDetail.do?book=108378

私は「脚注で学ぶ楽しい疫学」とタイトルを読み替えています．

電卓使いますのでよろしくお願いします．
四則演算と平方根（√）の計算が出来るようにしておいてください．
（初日のみスマートフォンを使って計算しても良い）（ミニテストは）
授業日程がシラバスより変更になりましたので以下になります

授業メニュー

第1回　公衆衛生と疫学

第2回　科学と疫学

第3回　疫学指標（１）比と率と割合

第4回　ミニテストとまとめ（１）

第5回　疫学指標（２）有病率と罹患率

第6回　疫学指標（３）年齢調整死亡率（１）直接法

第7回　疫学指標（４）年齢調整死亡率（２）間接法

第8回　ミニテストとまとめ（２）

第9回　疫学研究（１）記述疫学

第10回　疫学研究（２）分析疫学－コホート研究

第11回　疫学研究（３）分析疫学－症例対照研究

第12回　ミニテストとまとめ（３）

第13回　スクリーニング（１）指標

第14回　スクリーニング（２）ROC解析

第15回　まとめと試験

第0回　公衆衛生学と疫学と統計学の関係

第1回　公衆衛生と疫学

疫学について整理したうえで公衆衛生分野との関係を理解し重要性を確認する

疫学とは

ある人間集団単位における健康状態の頻度分布の観察
ある集団とは居住地域や年齢だけではなく，健康診断を受けている／受けていない集団や薬を飲んでいる／飲んでいない集団など・・・・（暴露）
科学的に原因が解明されていなかったとしても，集団の特性と頻度分布の関係を見出せば，原因が未知でも問題を解決できることもある．
集団単位の設定が原因解明の限界になるので，それだけで真の原因に辿り着くとは限らない．

＜参考＞疫学（疫学用語の基礎知識　日本疫学会）
https://jeaweb.jp/glossary/glossary001.html

疫学の歴史

1850年代・・・イギリスにおけるコレラの流行
＜参考＞
ジョン・スノー（IgnazzoVol.7　BD）
https://www.bdj.co.jp/safety/articles/ignazzo/hkdqj200000awidd.html
イギリスの近代都市づくりを進めたのは実はこれらだったのです。（こだわりアカデミー　athome）
https://www.athome-academy.jp/archive/history/0000000254_all.html

日本・・・脚気の克服
＜参考＞
高木 兼寛（宮崎県郷土先覚者　宮崎県総合政策部文化文教課）
https://www.pref.miyazaki.lg.jp/contents/org/kenmin/kokusai/senkaku/pioneer/takaki/index.html
脚気撲滅への挑戦（明治期の農林水産業発展の歩み　農水省）
https://www.maff.go.jp/j/meiji150/eiyo/02.html

記述統計

集団のデータを取りまとめる時，いろいろな特性を持つデータがある
食事の際，質（みずみずしい，ふっくら）と量（おかわり）の二つの軸から満足している
それらをもう少し細かく分類すると4つの尺度となる

４つの尺度

世の中のデータを4つの種類で説明できる
１名義尺度（質的データ）
２順序尺度（質的データ）
３間隔尺度（量的データ）
４比尺度（比例）（比率）（量的データ）

１，２を質的変量（定性的）ともいう
３，４を量的変量（定量的）ともいう
性質としては上位互換性があり
４＞３＞２＞１

間隔尺度と比尺度との見分け方

データ自身が負の値をとることが想定されるものは間隔尺度（引き算などで便宜上マイナスになるものはデータ自身によるものではない）
天気予報での摂氏温度（℃）の話をどのようにされているのか（過去に一回だけビックリしたことがあるけど）

奈良県立医科大学　保健統計学I２０２４（医学部看護学科）より

例題１－１
以下の文章中の下線部の尺度を示せ
折角の(1)日曜日【月曜日，火曜日】，天気も(2)晴【曇，雨】なので車に乗って(3)奈良駅【郡山駅，畝傍駅】までドライブ．
昼食はハンバーガーチェーン店でチーズバーガーとポテトを購入，ドリンクは(4)Lサイズ【Mサイズ，Sサイズ】を選ぶ
昼食後車を走らせるがガソリンが少ないので(5)35リットル【20リットル，5リットル】ほど給油．
無事目的地に到着し駐車場から外に出るとなにやら(6)少し寒い【温かい，熱い】，確かに気温を見ると(7)１２℃【10℃，8℃】と先程よりも低い
なので上着を買って帰ることにした．丁度バーゲンセールをやっている．値段は(8)３９８０円【2980円1980円】，(9)凄く良い【まぁまぁ良い，少し残念な】ものを買うことが出来ました．
(10)つぎも【こんども，この先も】良いものを買えたらいいな．

＜資料＞
電車の先発・次発、関東では「こんど・つぎ」表記って本当？　定番の地域ネタ、真面目に検証してみた（Jタウンネット）
https://j-town.net/2019/05/04278986.html?p=all
「今度」という言葉について（Yahoo知恵袋）
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q1218803532

度数

どのようなデータでも名義尺度の性質を有している．
名義尺度は数を数える（度数）ことでのみ，量的な取り扱いが可能になる

例題１－２
以下の40名の血液型データについて度数を求めよ

度数分布表

度数は表にすることで，全体の状況が把握しやすくなる
度数分布表はそれぞれのデータの度数（出現頻度）をまとめたもの
名義尺度の時は多い順（お作法として。但しその他を出すなら一番最後）
順序尺度以降であれば順（名義尺度でも比較のためにお作法を破ることはある）
度数　　・・・出現頻度
相対度数・・・総出現頻度を1（100%）としたときのそのぞれの度数のしめる割合
累積度数・・・上位で出現していた度数もあわせた度数
累積相対度数・・・累積度数の相対度数

（名称）	度数	相対度数	累積度数	累積相対度数
計		１．００	-----	-----

例題１－３
例題１－２で求めた血液型別度数より度数分布表を作成せよ

例題１－３ｂ
以下の度数分布表の空欄部を求めよ

品名	度数	相対度数	累積度数	累積相対度数
いちご	９０
みかん		０．３
ばなな	３０		１８０
りんご	２０
計		１	－－－	－－－

例題１－４
関西福祉大学の入学生の都道府県別の分布表を作成し度数分布表をまとめよ
（合算したうえで上位1-5位までと6位以降を「その他」として） ＜参考＞
4.　入学者に関する受入方針及び入学者数、収容定員及び在学生数、卒業生又は修了人数並びに進学者数及び就職者数及び就職等の状況に関すること（教育情報の公表　関西福祉大学）
出身高校の所在地県別入学者数（関西福祉大学）
https://www.kusw.ac.jp/wp-content/uploads/2025/05/syushin2026.pdf

2026017-01ここまで

例題１－５
例題１－５分布表の右に欄を作成し都道府県別進学高校生数から本学に入学した学生が何パーセントあたるのか求め，記入せよ

例題１－６
関西福祉大学のオープンキャンパスについて勝手ながら検討しようと思う．
先程のデータだと都道府県にどれだけの入学した学生がいたのか不明である．
そこで文部科学省のデータをまとめた


①どの地域を重点地域にするのか
そして
②どの地域に直通バスを出すべきか
それぞれ優先順に最大10か所迄のリストを作成し理由を示してください
＜出典＞学校基本調査 / 令和７年度 高等教育機関 学校調査 学校調査票（大学・大学院）
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?stat_infid=000040392735

疫学の目的

公衆衛生の発展に寄与　→　疫学は集団を対象としている（→統計手法を用いて明らかにする）
公衆衛生→集団を対象とした健康への寄与→①集団の状況を把握しその集団に必要な個人衛生活動に繋がる干渉を促す②社会の中で生活していく上で健康に対する脅威となりる問題を管理する
個人衛生→個人が実際に健康を維持するうえで必要な衛生活動を行う

衛生について

文字から読み取ると

衛・・・まもる
生・・・いきる
生命体が生きていく上での脅威からまもる事柄

厚生労働省による分類

食品

食中毒の防止，食品の各種基準の策定

生活衛生

生活に密着したサービス（飲食業，旅館・・・）衛生水準の向上

水道対策

安全水を安定的に供給する（水道事業（維持修繕，体制（広域化）・・・）

＜参考＞衛生（厚生労働省）
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/eisei/index.html

公衆衛生の定義

「公衆衛生とは、生活環境衛生の整備、感染症の予防、個人衛生に関する衛生教育、疾病の早期診断と治療のための医療・看護サービスの組織化、および地域のすべての人々に健康保持に必要な生活水準を保証する社会機構の整備を目的とした地域社会の組織的努力を通じて、疾病を予防し、寿命を延ばし、身体的・精神的健康と能率の増進を図る科学であり技術である。」(Winslow,1920年)
＜引用＞
公衆衛生医師について（全国保健所長会）
http://www.phcd.jp/02/j_ishi/

第2回　科学と疫学

科学について整理したうえで疫学との関係性を整理する

（再掲）疫学とは

ある人間集団単位における健康状態の頻度分布の観察
ある集団とは地域であったり年齢であったり・・・・
科学的に原因が解明されていなかったとしても，集団の特性と頻度分布の関係を見出せば，原因が未知でも問題を解決できることもある．
集団単位の設定が原因解明の限界になるので，それだけで真の原因に辿り着くとは限らない．

科学

科学が，それ以外の文化と区別される基本的な条件としては，実証性，再現性，客観性などが考えられる。
実証性とは，考えられた仮説が観察，実験などによって検討することができるという条件である。
再現性とは，仮説を観察，実験などを通して実証するとき，人や時間や場所を変えて複数回行っても同一の実験条件下では，同一の結果が得られるという条件である。
客観性とは，実証性や再現性という条件を満足することにより，多くの人々によって承認され，公認されるという条件である。

＜引用＞
小学校学習指導要領解説（文部科学省）
https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/new-cs/1387014.htm
【理科編】小学校学習指導要領（平成29年告示）解説（文部科学省）
https://www.mext.go.jp/content/20211020-mxt_kyoiku02-100002607_05.pdf

１．実証性

「考えられた仮説」が無いことには始まらない→仮説検証型
それでは「考えられていない仮説」とは？
→まだ十分に確固たる仮説として成立していない仮説

仮説検証型と仮説探索型

仮説探索型とは「考えられた仮説」が存在せず（興味深い事象ではあるものの），得られた結果は「考えられた仮説」になりうるレベルで「まだ考えられたものと言い切れない仮説」
経営の世界は統計処理によって出てきた結果よりアイデアを膨らます

２．再現性

仮説を実証するために得られたデータから複数回，同一の検証結果になること
「常に」同一の検証結果になることを求めていないが，それは求められないから

再現性の限界

再現性の条件は「仮説の実証を複数回行っても同一の結果が得られる」ことですが，その回数が無限であるならばその条件は永遠に満たされません．
故に有限となりますが，それはある回数（x回）まで同一の結果としても，x+1回目以降同一の結果にならない可能性を含んだものになります．
これは未来において，その仮説が覆される可能性があることを示すもので，反証可能性といわれるものです．

再現性の限界を超える方法

「仮説の実証を∞回行っても同一の結果が得られる」
実証で得られたデータについてどのようなものであっても同一な結果が出るように判定基準を定める

生活者と研究者の違い

生活者の視点	研究者の視点
限られた中で工夫を凝らしながら（周囲を含めた）幸せな人生を	限られた中で工夫を凝らしながら新たな知見を
日常生活では自身の想いを実現する都合の良い奇跡が起こることを心待ちにしている	研究生活では論拠に基づく新たな知見（仮説）が，当然のように研究結果（事実）として出てくることを心待ちにしている
事実が全ての世界	真実が全ての世界
科学は確実なもの	科学は確実と言い切れない

世の中には未だ（これからも）科学的に証明されていないものは存在する

生活者の視点だと流通している食材は安心安全な食材で科学的に検証されている（＝故に科学は正しい）と捉えてしまうように思います．
「フグの卵巣」は科学的に証明されていない手法で，安心安全な食材として流通しています
一般的に技術＝科学技術と置き換えてしまっているように思いますが，科学で説明できない技術に基づくものは社会に存在します．
当然ながらその技術も正しく使わなければ安全な食材にはなりません
世の中全てを科学で語ることができたならば，それはより良い未来に繋がるだろうと思いますが，世の中そんなに甘くないというところですかね

＜参考＞
世界の珍食一位猛毒「フグの卵巣の糠漬け」（東京新潟県人会）
https://kouhou.niigatakenjinkai.com/?p=2835
COREZOコレゾ「自分に抱え込もうとすると、水は溢れ出し、外に押し出せば、水は自分のところに流れ込んでくると、郷土の伝統食品、ふぐ卵巣ぬか漬を守り続ける七代目」賞（一般財団法人コレゾ財団）
https://corezoprize.com/araki-toshiaki
No.19001 フグ（卵巣）による食中毒（H-CRISIS　国立保健医療科学院）
https://h-crisis.niph.go.jp/archives/136651/

疫学と科学の関係

疫学(科学と全く関係のない状態)

どの要因が影響するのか説明できない状況で疫学で事象を明らかにする．
記述疫学（ジョン・スノーさんの件）

仮説生成型(疫学で求めた因子との関係を科学的な考え方で証明する)

どの要因が影響するのか説明できない状況で疫学で事象を明らかにし，科学的な検証を行い関係ある事象であると支持されたもの
検討に値する仮説が見つかった状態で，要因の影響に関する科学的な知見を期待できる状況

仮説検証型(既に科学的に因子がどのような影響が分かっている上で疫学で因子との関係を科学的な考え方で証明する)

どの要因が影響するのか説明できる状況で疫学で事象を明らかにし，科学的な検証を行い関係ある事象であると支持されたもの
臨床疫学分野など．

例題２－１
なぜ人は「科学に基づく」と言われるとその製品やサービスを信頼してしまうのでしょうか？

第3回　疫学指標（１）比と率と割合

疫学で求める指標について度数のほか比，率，割合について確認する

例題３－１
1000人を対象に健康調査を行ったところ，600人が女性，400人が男性であった。高血圧と判定された人は200人でそのうち女性は150人であった，翌年の1年間追跡したところ新たに高血圧と診断された人は50人であった．

割合（比率）

proportion
全体に対してその一部がどの程度占めるか割ったもの・・・単位は無次元になる
０～１の間の値をとるpercentで表示したりする。100%を超えるのは本来おかしい
例）日本人の血液型の割合
A型　約40%
B型　約20%
O型　約30%
AB型　約10%

例題３－１－１
健康調査開始時点の高血圧者の割合を求めよ

比

ratio
異なるもので割ったもの・・・単位は無次元の場合もある
例）BMI(Body Mass Index)
身長の二乗（m^2）に対する体重(kg)の比
身長170cmで体重70kgの人のBMI・・・７０／（１．７＾２）≒２４．２
検査表の見方（日本人間ドック学会）
http://www.ningen-dock.jp/public/method

疫学では度数を測定し，異なる測定対象で求めた度数で除して求める．

例題３－１－２
健康調査開始時点の高血圧者における女性と男性の比を求めよ

20260817-02ここまで

率

rate
時間に対する何かの量（イベント数）の比・・・単位は無次元の場合もある
変化を表す指標
わかりやすい例）時速
マラソン（42.195km）を2時間6分で走った場合の時速・・・４２．１９５／２．１≒２０．１km/h
100m走を10秒で走った場合の時速・・・０．１／（１０／３６００）＝３６km/h
疫学では集団に対して発生したイベント数（度数）を測定し，観察した期間で除する格好で求める．

人年の計算法

罹患率を例としますが
（次回で細かく説明しますが）

罹患率
新たに罹患した方が発生するスピード（率）
罹患してから症状が出てくる（発症よりも罹患が先行）
感染症などをイメージすると理解しやすいのでは？

一人の人を一年観察したとき１人年
人年に対する何かの量の比・・・率になる
例）5人の患者を1年間観察していた時に二人罹患
Aさん　1年間罹患せず
Bさん　3ヶ月後に罹患　観察から7か月後に回復
Cさん　9ヶ月後に罹患
Dさん　1年間罹患せず
Eさん　1年間罹患せず

罹患率の算出

観察人年＝1+0.25+0.75+1+1=4人年
その間の罹患数が２なので
2/4=0.5/年「1人年対0.5の死亡率」

年央法による人年の計算法

観察期間の半分時点で観察対象の人数を数えて，そのまま観察期間の人年とする（観察期間が1年の場合はそのままま観察期間が2年の場合は×２）

例題３－２－１
以下は50人の集団をそれぞれ1年間追跡し観察できた期間を示したものである
集団の観察人年を計算せよ

例題３－２－２
この集団の年央人口を求めて観察人年を概算し，３－２－１の結果と比較せよ

例題３－２－３
なぜ年央人口を用いると一人一人の観察期間から求めた観察時間（人年）に近似するのでしょうか

第4回　ミニテストとまとめ（１）

第1回～3回までの授業に関するミニテストを行い総括する

第5回　疫学指標（２）有病率と罹患率

有病率と罹患率の違いについて理解する

疾病頻度測定の指標

罹患率・・・率
累積罹患率・・・割合
有病率（時点有病率）・・・割合
期間有病率・・・割合
死亡率・・・率
致命率・・・比もしくは割合

＜参考＞
厚生労働統計に用いる主な比率及び用語の解説（厚生労働省）
http://www.mhlw.go.jp/toukei/kaisetu/index-hw.html
人年法の計算と利用方法,青木伸雄,日本循環器管理研究協議会雑誌 26(1),64-66,1991
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjcdp1974/26/1/26_1_64/_article/-char/ja/

罹患率（再掲）

新たに罹患した方が発生するスピード（率）

罹患してから症状が出てくる（発症よりも罹患が先行）

感染症などをイメージすると理解しやすいのでは？

参考【公式】北斗の拳 第1話「神か悪魔か!? 地獄にあらわれた最強の男」（東映アニメーションミュージアムチャンネル）
https://youtu.be/gplh7VWmsng?si=Xls-SMja41RgRsmJ&t=1119

累積罹患率

ある期間内で罹患した人の割合

例題５－１
以下の5人の集団の観察開始から8か月後及び9カ月から観察終了時点(12ヶ月)の累積有病率をそれぞれ求めよ
Aさん　1年間罹患せず
Bさん　3ヶ月後に罹患　観察から7か月後に回復
Cさん　9ヶ月後に罹患
Dさん　1年間罹患せず
Eさん　1年間罹患せず

有病率

罹患している人がその時点で集団のどれだけを占めているのか（割合）

例題５－２
以下の5人の集団の8か月後及び観察終了時点(12ヶ月)の有病率を求めよ
Aさん　1年間罹患せず
Bさん　3ヶ月後に罹患　観察から7か月後に回復
Cさん　9ヶ月後に罹患
Dさん　1年間罹患せず
Eさん　1年間罹患せず

期間有病率

罹患している人がある期間内で集団のどれだけを占めているのか（割合）

例題５－３
以下の5人の集団の観察開始から8か月後及び9カ月から観察終了時点(12ヶ月)の期間有病率をそれぞれ求めよ
Aさん　1年間罹患せず
Bさん　3ヶ月後に罹患　観察から11か月後に回復
Cさん　9ヶ月後に罹患
Dさん　1年間罹患せず
Eさん　1年間罹患せず

死亡率

死亡者が発生するスピード（率）

例題５－４
以下の5人の集団1年間観察した．死亡率と罹患してからの死亡率を求めよ
Fさん　1年間罹患せず
Gさん　3ヶ月後に罹患　観察から7か月後に死亡
Hさん　9ヶ月後に罹患
Iさん　1年間罹患せず
Jさん　1年間罹患せず

致命率

罹患・発症と死亡の関係の指標
二種類の致命率がある

致命率（比）

死亡率と罹患率の比

例題５－５
以下の5人の集団の致命率（比）を求めよ
Fさん　1年間罹患せず
Gさん　3ヶ月後に罹患　観察から7か月後に死亡
Hさん　9ヶ月後に罹患
Iさん　1年間罹患せず
Jさん　1年間罹患せず

致命率（割合）

致命割合と呼ばれる場合もある
罹患・発症したい人のうち，死亡した割合

例題５－６
以下の5人の集団の致命率（比）を求めよ
Kさん　2か月後に罹患　観察から6ヶ月目に死亡
Lさん　3ヶ月後に罹患　観察から7か月後に死亡
Mさん　9ヶ月後に罹患
Nさん　1年間罹患せず　観察から11ヶ月目に死亡
Oさん　1年間罹患せず

第6回　疫学指標（３）年齢調整死亡率（１）直接法

年齢調整死亡率の意義および直接法について整理する

なぜ死亡率は年齢で調整することが必要？

人は生命体なので年を重ねるほど死に近づくから（→当然）

＜資料＞人口動態調査 人口動態統計 確定数 死亡（estat）
https://www.e-stat.go.jp/dbview?sid=0003411659

直接法とは

モデル人口を用意して観察集団の年齢階級別の粗死亡率をモデル人口における対象とする年齢階級の割合を乗じて比較できるようにする方法

例題６－１－１
A高校とB高校がある．B高校はマンモス校であったが近年の対象人口の減少に伴い2年前から手厚く生徒の生活をサポートする体制に変更している
なおここで「離脱」は中途退学または転学（転出）により，当該高校の在籍者ではなくなるイベントを意味する．卒業は含まない

学年	A高校	在籍者数	離脱者	離脱率	B高校	在籍者数	離脱者	離脱率
１		200	6	0.03		150	3	0.02
２		200	3			150	2
３		200	1			600	9

それぞれの高校全体の離脱率を求めてそこからどのような傾向がみられたか，その原因も含めて述べよ

例題６－１－２
先程もとめた高校全体の離脱率は実態を示すものの，学年別の在籍者数が異なることから比較できない部分がある
そこで以下の標準高校モデルの高校だったとした場合，A，Bそれぞれの高校の学年別離脱率を用いて離脱者数を求めた上で比較せよ

学年	在籍者数
１	250
２	250
３	250
合計	750

学年	A高校	離脱率	標準高校離脱者数	B高校	離脱率	表樹運高校離脱者数
１		0.03	7.5		0.02	5
２
３
合計

標準高校モデルでそれぞれの高校全体の離脱者数より離脱率を求めて，６－１－１で求めた離脱率と比較し考察せよ

日本の集団人口の基準について

現在はは平成27年平滑化人口が用いられているがそれまでは
昭和60年モデル人口（昭和 60 年の国勢調査人口を基に補正した人口）を使用していた
どのような基準人口を用いるかで評価が変わる可能性があるので注意のこと

＜参考＞基準人口の改訂に係る検討結果の報告について（基準人口の改訂に向けた検討会　厚生労働省）
https://www.mhlw.go.jp/content/10700000/001433249.pdf
https://www.mhlw.go.jp/stf/000020200529_1.html

例題６－２
A市とB市について，死亡率の比較をしてください
なお基準人口は昭和60年モデルのデータを若干きり良くして計算しやすいように変更しています
A市

年齢階級	死亡率（人口10万対）
年少人口（～１５）	60
生産年齢人口（１５～６５）	250
老年人口（６５～）	3000

B市

年齢階級	死亡率（人口10万対）
年少人口（～１５）	50
生産年齢人口（１５～６５）	200
老年人口（６５～）	4500

基準集団（昭和60年モデル由来補正モデル）

年齢階級	人口
年少人口（～１５）	25,000,000
生産年齢人口（１５～６５）	83,000,000
老年人口（６５～）	13,000,000
総人口	121,000,000

第7回　疫学指標（４）年齢調整死亡率（２）間接法

年齢調整死亡率の間接法について整理する

間接法

モデル人口を用意してモデル人口における年齢階級別死亡率を観察集団の年齢階級別人口を乗ずる
全年齢の死亡数を求め積算したもので，観察集団の死亡数を除する．
モデルの死亡率に，対象集団の年齢階級別人口をもとに期待される死亡数を算出し，実際の死亡数の比を取って評価する．
実際の死亡数／期待死亡数（×100）＝SMR（標準化死亡比）として算出される．100倍した数値で語られるケースが大半（％という単位は付けずに）

＜参考＞標準化死亡比（SMR）（厚生労働省）
https://www.mhlw.go.jp/topics/bukyoku/rouken/tdfk-d/smr.html

例題７－２
C市D市のSMRを求めよ
C市

年齢階級	人口構成	死亡期待数	実際の死亡数	SMR
年少人口（～１５）	130,000		-----	-----
生産年齢人口（１５～６５）	700,000		-----	-----
老年人口（６５～）	200,000		-----	-----
計	1,030,000		9,000

D市

年齢階級	人口構成	死亡期待数	実際の死亡数	SMR
年少人口（～１５）	200,000		-----	-----
生産年齢人口（１５～６５）	500,000		-----	-----
老年人口（６５～）	330,000		-----	-----
計	1,030,000		9,000

基準死亡率

年齢階級	人口10万対
年少人口（～１５）	40
生産年齢人口（１５～６５）	200
老年人口（６５～）	3,000

例題７－３
E市F市のSMRを求めよ
E市

年齢階級	人口構成	死亡期待数	実際の死亡数	SMR
年少人口（～１５）	130,000		-----	-----
生産年齢人口（１５～６５）	300,000		-----	-----
老年人口（６５～）	600,000		-----	-----
計	1,030,000		9,000

F市

年齢階級	人口構成	死亡期待数	実際の死亡数	SMR
年少人口（～１５）	400,000		-----	-----
生産年齢人口（１５～６５）	500,000		-----	-----
老年人口（６５～）	130,000		-----	-----
計	1,030,000		9,000

基準死亡率

年齢階級	人口10万対
年少人口（～１５）	40
生産年齢人口（１５～６５）	200
老年人口（６５～）	3,000

年齢調整死亡率の総括（直接法間接法の利点欠点）

直接法

算出した結果を直感的に理解しやすい（対象集団から年齢階級別死亡率を求める） 集団の階級別の死亡数を求めてから死亡率を算出するので手間がかかる
対象集団が少ない場合，ゆらぎが大きく評価される．100人の集団で１→２に死亡数が変化すると1→2%上昇するが，1000人の集団の場合10人→11人に死亡数が変化しても1→1.1%と集団人口が多くなると影響を受けなくなっていく
同じ基準人口で比較する限り比較が可能（当然ですが）

間接法

算出した結果が比で表現されるので解釈が必要
集団の階級別人口と合計の死亡数さえ分かっていれば簡単に求めることができる
同じ基準死亡率で比較する限り比較が可能（当然ですが）

第8回　ミニテストとまとめ（２）

第5回～7回までの授業に関するミニテストを行い総括する

第9回　疫学研究（１）記述疫学

実態を示すことの重要性について整理し，公開データを用いて演習する
記述疫学は，特定の曝露と疾病の頻度の関係を見るものではなく，人の年齢・性別（生命体としての状態），空間的な地域や時空的な時間（存在している状態）など人に共通している暴露について取り扱うもの

例題９－１
以下のデータは2019年の日本における出生数の状況である
これらのデータから出生数の偏りがあり，どのような理由がありえるのか，データを基に考察せよ

20260818-03ここまで

例題９－２
以下のデータは熱中症情報（総務省消防庁）を加工して作成したものである
都道府県単位で月別の熱中症搬送データをまとめたものである．
日本全体では7月にピークを迎えていたが，それぞれの都道府県で状況が異なることを確認できる
①８月にピークが来ている都道府県を示せ
②各月の日本全体の搬送件数を１００としたときの各都道府県の割合の表より，どのようなことが読み取れるのかまとめよ


＜出典＞熱中症情報（総務省消防庁）
https://www.fdma.go.jp/disaster/heatstroke/post3.html を加工して作成

例題９－３
以下のデータは熱中症情報（総務省消防庁）を加工して作成したものである
傷病程度別で月別の熱中症搬送データをまとめたものである．
①死亡および重症が最も多かったのは何月か
②死亡および重症の割合が最も多かったのは何月か
③重症の割合が最も多かったのは何月か　それぞれまとめよ

＜出典＞熱中症情報（総務省消防庁）
https://www.fdma.go.jp/disaster/heatstroke/post3.html を加工して作成

例題９－４
以下のデータは熱中症情報（総務省消防庁）を加工して作成したものである
発生場所別で月別の熱中症搬送データをまとめたものである．
①５月に件数が最も多かった発生場所はその後なぜ減少したのか，考察せよ
②７月に件数が最も多かった発生場所はにはどのようなものがあったのかまとめよ
③公衆の屋内と屋外を比較し，ピークが異なった原因などを考察せよ

＜出典＞熱中症情報（総務省消防庁）
https://www.fdma.go.jp/disaster/heatstroke/post3.html を加工して作成

動態統計と静態統計

ここでは動態（変化＝イベント発生）の話
社会も人間も時間とともに変化していく

例題９－５
動態統計と静態統計，授業中に出席をとるため教室内における学生数を数える（静態統計）と教室外に入退出する学生数（動態統計）を数えることを想像したうえで
①それぞれの利点と欠点を考察せよ

例題９－６
熱中症情報は動態統計か静態統計か

第10回　疫学研究（２）分析疫学－コホート研究

縦断的研究であるコホート研究の意義と利点や欠点について整理する
対象に曝露している人々と非曝露群を設定、追跡調査していくスタイル
実空間内では無理だが，データが揃っている場合は回顧的コホート研究という方法も使える。（近年はデータが蓄積されているのでその範囲内で成立するのであれば）

相対危険（度）

暴露の有無によりどの程度危険度が影響を受けるのかを示す指標

コホート研究における相対危険度＝リスク比

症例対照研究（ケースコントロール研究）における相対危険度＝オッズ比

リスク

危険な事象（失敗とか）が起こる確率
（リスクをとる・・・危険な事象の起こる確率が高い状況を承知で取り組む）
どの程度危険な事象が起こるのか

例題１０－１　利き手で玉入れをしたところ10球中9回成功した．失敗するリスクは？

例題１０－２　利き手ではない方で玉入れをしたところ10球中6回成功した．失敗するリスクは？

例題１０－３　利き手ではない方で玉入れをすることで失敗するリスクは利き手で行う場合と比較して何倍になるか？

リスク比

Risk Ratio(RR)
曝露（介入）の有る時と無の時の危険を示す指標の比
危険を示す指標には罹患率やら有病率やら死亡率やら

説明用データ

	罹患有	罹患無	計
曝露有	A	B	A+B
曝露無	C	D	C+D
計	A+C	B+D

A～D:指標（頻度以外に罹患率やら有病率・・・）

曝露有群の罹患リスク＝A/(A+B)
非曝露無群の罹患リスク＝C/(C+D)
リスク比＝A/(A+B)／C/(C+D)
もし、罹患頻度が低ければA+B≒B　C+D≒D
　リスク比≒A/B／C/D＝AD/BC

例題１０－４

適切な相対危険度の指標を算出せよ
以下はコホート研究のデータである

	不整脈あり	不整脈なし	計
曝露群	100	1900	2000
非曝露群	50	1950	2000
計	150	3850	4000

例題１０－５
次の曝露の有無のデータから相対危険度を求めよ

暴露	疾病
有	1
有	1
有
無	1
無
有	1
無
有	1
無
無
有	1
無	1
有
無
無	1

第11回　疫学研究（３）分析疫学－症例対照研究

縦断的研究である症例対照研究の意義と利点や欠点について整理する
ある状態（例えば病気に罹患している）群と、罹患していない群を設定、時間を遡って調査していくスタイル
後ろ向きにしか行えない（前向きだと曝露→疾患の順がおかしくなる）

相対危険（度）（再掲）

暴露の有無によりどの程度危険度が影響を受けるのかを示す指標

コホート研究における相対危険度＝リスク比

症例対照研究（ケースコントロール研究）における相対危険度＝オッズ比

なぜリスクを使わない？

取得したデータからリスクを求めることが出来ないから

代替案

リスクを求められなくともリスク比と同等な相対危険度の指標を

オッズ

事象の起こる確率と起こらない確率の比
暴露群の罹患オッズ＝(A/(A+B))/(B/(A＋B))=A/B
非暴露群の罹患オッズ＝(C/(C+D))/(D/(C+D))=C/D
症例対照研究では(A/(A+B))が事象の起こる確率（＝リスク）とはならないがオッズを算出する段階で頻度のみの関係になる

オッズ比

A/B／C/D＝AD／BC

＜参考＞一般的な説明

罹患有群の曝露オッズ（A/C）と罹患無し群の曝露オッズ（B/D）の比をとるので
AD/BC

例題１１－１

適切な相対リスクの指標を算出せよ
以下は症例対照研究のデータである

	不整脈あり	不整脈なし	計
曝露歴あり	100	65	165
曝露歴なし	100	135	235
計	200	200	400

例題１１－２

例題１１－１，例題１０－４でそれぞれリスク比とオッズ比を算出したうえで，どのような条件の時にリスク比とオッズ比が近似値となるのか確認せよ

例題１１－３

以下は症例対照研究の個票データである．適切な相対危険度を求めよ

第12回　ミニテストとまとめ（３）

第9回～11回までの授業に関するミニテストを行い総括する

第13回　スクリーニング（１）指標

感度，特異度，尤度比などの指標について整理する

スクリーニング

自覚症状が無いものを対象に疾患があるものを検出
検査法の診断的有用性を評価する話

	疾患あり	疾患なし	指標
検査陽性	真陽性 a	偽陽性 b	陽性的中率 a/(a+b)
検査陰性	偽陰性 c	真陰性 d	陰性的中率 d/(c+d)
指標	感度 a/(a+c)	特異度 d/(b+d)	有病率 (a+c)/(a+b+c+d)

予測値

有病率の影響を受ける
陽性的中率（陽性反応的中度）＝P(Ｄ|陽性)
陰性的中率（陰性反応的中度）＝P(Ｄc|陰性)

例題１３－１
ある検査を受けて陽性だった人が３０人いたところ9人に疾患があった．
ある検査を受けて陰性だった人が３０人いたところ25人が陽性だった．
陽性的中率，陰性的中率を求めよ

感度と特異度

感度＝P(陽性|Ｄ) 　疾患群における真陽性の割合
偽陽性率＝P(陽性|Ｄc) 非疾患群における偽陽性の割合
特異度＝１－偽陽性率 非疾患群における真陰性の割合

例題１３－２
ある疾患を有している人が３０人検査を受けたところ9人が陽性だった．
ある疾患を有していない人が３０人検査を受けたところ3人が陽性だった．
感度，特異度を求めよ

例題１３－３

例題１３－１，２の有病率は0.2(20%)であった．以下の集団に対する検査結果より
陽性的中率，院生的中率，感度，特異度をそれぞれ求めよ．
ある疾患を有している人が３０人検査を受けたところ18人が陽性だった．
ある疾患を有していない人が３０人検査を受けたところ6人が陽性だった．

判定の基準

検査は陽性陰性を判定するにあたっては検査で得られた結果や画像を読影した結果をもとに，基準を決めて判定する

第14回　スクリーニング（２）ROC解析

感度と偽陽性率＝（1-特異度）によるグラフについて整理する
感度と偽陽性率は，対象とする集団の有病率の影響を受けないため，検査そのものを評価し，適切な判定基準に対する情報を示すことができる

検査法の評価指標

AUC＝ROC曲線を描いて算出　検査の分別能

ROC曲線

判別度の分析
感度と偽陽性率（１－特異度）を用いて曲線を描く

カーブが左上に行くほど検査特性が優れている．（＝AUCが大きくなる）
判断基準は諸々の要素が入るが1,0と0,1の対角線と曲線の交わる部分が目安．あとは検査の目的などによって変わってくる

尤度比

疾患のある人が無い人に対して陽性の出る確率が何倍なのかを示す（陽性の場合）
一般的に尤度比というと陽性尤度比＝感度/偽陽性率　のこと

例題１４－１
2種類の検査法A,Bを施行したところ以下の結果を得た．
A法のROC曲線を描きAUCを求めよ

疾患群	14.3	15.2	13.8	14.1	13.9	12.6	14.2	14.6	13.1	13.7
非疾患群	13.2	14.1	13.8	13.6	12.9	12.4	12.1	12.3	12.3	12.8

並び変えると以下の通り

疾患群	非疾患群
15.2
14.6
14.3
14.2
14.1	14.1
13.9
13.8	13.8
13.7
	13.6
	13.2
13.1
	12.9
	12.8
12.6
	12.4
	12.3
	12.3
	12.1

例題１４－２
2種類の検査法A,Bを施行したところ以下の結果を得た．
B法のROC曲線を描きAUCを求めよ
AUCを求めどちらの検査が優れているか評価せよ
B法

疾患群	14.3	15.2	13.8	14.1	13.9	12.6	14.2	14.6	13.1	13.7
非疾患群	13.2	14.3	13.8	12.9	14.4	14.4	12.1	15.3	12.3	12.8

カットオフ値

Y=1-Xとの交点

ROC曲線とY=1-Xの直線との交点をカットオフ値とする方法

Youden Index

ROC曲線のy+(1-x)・・・感度＋偽陽性率（1-特異度）が最大の時をカットオフ値とする方法

偽陽性・偽陰性

カットオフ値は，以下のような要因も考慮される
（例）偽陰性が許されない状況の場合・・・偽陽性とのバランス

有病率による調整

疾患群と非疾患群の比による調整

例題１４－３
例第１４－１（A法）および例題14-2（B法）のカットオフ値を求めよ

第15回　まとめと試験

課題について

これまでの授業で学んだことにつ これまでの授業の理解度を確認し総括する