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奈良県立医科大学大学院　看護研究方法論２０２２
（看護学研究科）

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第09回FTF　量的研究デザインの種類と特徴１

第10回FTF　量的研究デザインの種類と特徴２

第11回FTF　量的研究デザインの種類と特徴３

講義担当分の到達目標

６）量的研究に関する研究方法について理解できる

教科書

担当分では指定教科書のうち以下の2冊

１．看護における研究 第2版

https://www.jnapc.co.jp/products/detail/3554

２．黒田裕子の看護研究 Step by Step 第5版

https://www.igaku-shoin.co.jp/book/detail/92181

第09回FTF　量的研究デザインの種類と特徴１

到達目標
９－１　量的研究と質的研究の違いについて説明できる
９－２　研究におけるデータの取得方法と問題点について整理できる

看護学の領域

非常に幅広な応用科学分野．人文科学，社会科学，自然科学を含む

保助看法の定義からいくと

保健師助産師看護師法
第五条　この法律において「看護師」とは、厚生労働大臣の免許を受けて、傷病者若しくはじょく婦に対する療養上の世話又は診療の補助を行うことを業とする者をいう。
健康から逸脱した人への医療と療養に携わる

よりよい健康を

生活歴と疾患の関係からも明らかなように，日常生活も重要
在宅も含めたかなり広い領域をカバーリングしなくてはならない

周藤が考える地域（保健）医療学（２０１６）

１）集団（地域）内における健康問題に関する公正性の担保を、集団（地域）内外の資源を活用して実現するための学問領域
「地域完結型医療」というのは「病院完結型医療」に対するアンチテーゼとして打ち出されたたもので、地域（集団）の人々の健康問題の解決に必要なリソースは地域外にあってもかまわない

２）地域（集団）間の健康格差の縮小を目指すのは公衆衛生学と同じところではあるが、そのアプローチに公平性を求めていない
公衆衛生学・・・地域（集団）への公平な取り組みによる公正（健康格差の縮小）
地域（保健）医療学・・・他地域（集団）と公平ではないかもしれない現状を前提とした取り組みによる公正（健康格差の縮小）


（地域と医療の統合に資する情報活用の考え方－不足の観点からみる医療2.10－　より）

看護学と看護科学

JANSの行動規範を読み解くと
科学研究によって生み出される知の正確さや正当性を、科学的に示す最善の努力をする
看護学＝看護科学と読むところだが，看護領域では明確に人を対象としており哲学的な部分を含む．
「科学」は広く社会に知を還元する意味合いが含まれたものと解釈している．

日本看護科学学会科学者の行動規範（日本看護科学学会）

https://www.jans.or.jp/modules/about/index.php?content_id=25

量的研究と質的研究

教科書2.P86～

実証主義者と構造主義者

教科書2.P89表5.2

演繹的と帰納的

量的研究は演繹的で質的研究は帰納的と記されている（教科書2.P91表5-5）

帰納的

事例から，共通する一般的結論を出す（仮説）
物事を多面的に深く見て引き出すという恰好でしょうか

演繹的

一般論を個々の場合や要素に適用して正しいことを論証
事例を集めてある仮説を繰り返したこととして，データのふるまいから証明する

参考文献：研究方法の研究（芦葉浪久,教育情報研究/12 巻 (1996) 1 号）

https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjsei/12/1/12_KJ00002151944/_article/-char/ja/

なぜ帰納的な結論は仮説なのだろう

「科学」とは一体何ものなのか？

反証可能性

実態を基にした科学的な知とは反証が出来る可能性を有する（ポパー）　という考え方．
反証不可能なものってなんでしょう？？
質的研究の話は実態を基にしながら論理的に突き詰めていく手法
純粋に論理的なものは反証不可能だが

参考文献：研究方法の研究（芦葉浪久,教育情報研究/12 巻 (1996) 1 号）

https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjsei/12/1/12_KJ00002151944/_article/-char/ja/

研究の流れの違い

教科書2,P96図5-3

質的であってもデータは対象から取得しているわけですが，一定の基準に基づかない格好なので測定不可能という表現をされています．

（奈良県立医科大学大学院看護学研究科　地域医療学（分担：データ分析編）　より）

データの取得

研究のために取得

アンケート調査

・個人に対する調査では時期によって回答が影響を受ける場合がある
参考：救急受診患者における精神科疾患患者数の季節性－滋賀医科大学の場合－（大槻秀樹他，日本救急医学会雑誌）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjaam/20/9/20_9_763/_article/-char/ja/
・アンケート実施そのものがその後の意思決定に影響を及ぼす場合がある
参考：アンケート調査実施群と非実施群の肺がん検診受診率の推計値の検討（吉田みどり他，The Journal of Nursing Investigation　） https://repo.lib.tokushima-u.ac.jp/ja/113197

インタビュー

インタビューデータを用いて，用語を抽出し分析をするとデータから見えた結果で興味深いものが得られたりしました． サイトのデータを基に以下のような分析もしたり










（データ共有と分析で実現する産婦人科病院に役立つ指標の作成より）
参考：質的研究を実施するうえで知っておきたい基本理念（今福輪太郎，薬学教育）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjphe/5/0/5_2020-002/_html/-char/ja

測定

測定機器が情報技術の進展によりさまざまなアイテムをもたらしている
無論新しい測定ツールだけに測定精度など検証も必要になるがRF-IDを用いた研究の時の話です．


（ICタグモニタリングシステムによる認知症患者が相互に影響を及ぼす関係の分析（第2回看護理工学会）より）
ただし，電波を利用したシステムでエラーデータが発生するので解釈に悩まされました
コチラのエピソードはその後RF-IDを用いた研究の時の話です．電波を利用したシステムでエラーデータが発生するので解釈に悩まされました

技術者は情熱を持って取り組まれる方です．故にあれこれ議論もしましたが，貴重なデータをたくさん取得できました．

（産学官連携マネジメント論２０１８（分担：地域医療と産学官連携）より）
参考：研究手法別のチェックシートで学ぶよくわかる看護研究論文のクリティーク第2版例題論文
https://jnapcdc.com/cq/2nd_text.html

他の目的で取得されていたものを利用

医療に伴い発生するデータ

・診療録，診療記録・・・医大の看護部の研究のお手伝い
　どのデータがどこに格納されているのか？
・レセプト請求に伴うデータ
　膨大なデータの取り扱い．医療費請求のためのデータであること
・インシデントレポート
　レポートだけだと解釈が大変
参考（再掲）：研究手法別のチェックシートで学ぶよくわかる看護研究論文のクリティーク第2版例題論文
https://jnapcdc.com/cq/2nd_text.html　

他の期間が実施した調査資料

各種データが公開されていますが集計データが主．
個票データは申請が必要なケースが多い
看護師等学校養成所入学状況及び卒業生就業状況調査のデータを加工した例

（保健統計学II２０２２より）

第10回FTF　量的研究デザインの種類と特徴２

到達目標
１０－１　記述統計について説明できる
１０－２　指標を取り扱ううえでの問題について整理できる

記述統計

全貌を把握してもらうための資料
・わかりやすくするためにお作法を守る
・わかりやすくするためにお作法を破る
言葉や定義，概念を大切にするのは量も質も関係なく共通
データの性質を知り，統計処理と見せ方の話

4つの尺度

教科書1.P56～
変量は様々なものがあるがそれらの性質をとりまとめ分類することが出来る。
それぞれを尺度と呼び、4つに分類するのが一般的である
１名義尺度
２順序尺度
３間隔尺度
４比例尺度

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

質的変量であっても数値化は可能．但し連続量は無理で離散的な値になってしまう．→コード化
例えば北海道＝１，青森県＝２　・・・奈良県＝？
名義変数をコード化したものは数値の大小比較は意味が無いが，順序変数は数値の大小が意味を持つ．

量的変量から質的変量に

量的変量（連続量）をわざわざ離散値（区間を設けるなど）や順序尺度に
連続量のまま故に困ることもある．

血圧（mmHg）→分類

高血圧（ｅ－ヘルスネット　厚生労働省）
https://www.e-healthnet.mhlw.go.jp/information/metabolic/m-05-003.html
注）ちなみにデジタルデータは全て離散値

アナログ／デジタルの話

アナログデータは存在するもののアナログ情報は存在するのだろうか？
アナログデータは存在するもののアナログのまま知識となるのだろうか？


データ：
一次データと二次データの違い。
　一次・・・ライブ。対象からダイレクト
　二次・・・既に記録されたもの。まとめられたもの

情報：
データに意味を付与したもの
　ただし受信者の特性に依存

知識：
情報を体系化したもの。
受信者の知性は当然だが、提供されているデータや情報としての理解の度合いや誤解によって知識構造体に違いが出てくる。


（よりよい医療に貢献する医療情報技師の役割　より）

情報の量

bit：シャノンの情報理論
AなのかAじゃないのか？明確に指定できる情報・・・1bit
事象の起こる確率によって決まる。確率の低い事象を確定する情報ほど大きくなる
Ｉ=-log_２Ｐ 事象の起こる確率によって情報の量が決まる
それぞれの事象の起こる確率が等しいならば選択肢の数（Ｔ）に書き換えると Ｉ=log_２Ｔ →　何が起こるのか想定しないと情報は取り扱えない・・・想定外の事象の情報量は計算できない（無限大）

デジタルの世界では１と０の情報の組み合わせであらゆるデータを取り扱っている
（但しデータの定義が必要）
情報量が大きいほどより細かい事柄を表現できる

（情報通信技術の活用による効果的な学修環境の構築について　より）

記述統計（要約統計量）

意識してみると量→質の話は山ほど出てきます．
代表値と散布度からなる．←駅伝やマラソンの実況中継はこれらを利用しているから状況がわかる

【代表値】平均（Mean）

Averageってexcel関数ありますが，あれ代表値って意味です．
いわゆる割り勘．xbar=1/n(x1+x2+･･･+xn)
欠点：外れ値があると平均値は分布の中心位置を示さない（←それって代表的な値？？）
　→　対処法：外れ値を取り除くか中央値を使うか

【代表値　順序尺度】中央値

昇順に並べたときに，真ん中の順番のデータ（変数）の値
データの数が偶数だと真ん中のデータは二つになるのでそれらの平均値

【代表値　名義尺度】最頻値

最も個数が多いデータの値
最頻値は複数存在する場合がある→二峰性

【散布度　順序尺度】範囲

最大値と最小値の差

【散布度　順序尺度】四分位範囲

IQR＝第３四分位数（75%点）-第１四分位数（25%点）（参考：中央値=第２四分位数（50%点））
第３四分位数（75%点）の算出方法は数多くありまして・・・

【散布度】標準偏差（分散）

平均値とそれぞれの値の差（偏差）の平均をとったもの．（そのまま計算すると０になるので偏差を平方して計算し平均を求めて（分散）から最後に正の平方根をとる）

各種指標（比と率と割合）

何を表現しようとしているのかを理解することが重要に思う．
特に比と率と割合の話は，意識しないまま計算しているケースがあるように思う
ごちゃごちゃに整理される原因は割合＝比率という整理になっているところかと

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

率

rate
時間に対する何かの量の比・・・単位は無次元の場合もある
変化を表す指標
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

無次元の例としては稼働率
稼働率（JIT基本用語集）
http://www.lean-manufacturing-japan.jp/jit/cat241/post-74.html
時間を時間で割るので無次元

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%

人年法

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死亡
Aさん　1年後生存
Bさん　3ヶ月後に死亡
Cさん　9ヶ月後に死亡
Dさん　1年後生存
Eさん　1年後生存

本来の死亡率算出

観察人年＝1+0.25+0.75+1+1=4人年
その間の死亡数が２なので
2/4=0.5　「死亡率（１人年あたり）0.5」
2/4*1000=500「死亡率（１０００人年あたり）500」

年央人口を用いる方法

6ヶ月経過の時点での生存者4人
1年経過後の集団の死亡数が２なので
2/4=0.5　「1人年対0.5の死亡率」

第11回FTF　量的研究デザインの種類と特徴３

到達目標
１１－１　推測統計について説明できる
１１－２　量的研究における統計処理について説明できる

質と量

食物の素材そのものの質を追求する場合，加工することで何かしらの質は低下している．
例えば料理はなにかしら素材を加工し提供する形になるが調理することで質の向上を果たしている．
研究の質とは何を指すのかだが，質的研究も量的研究もアプローチは異なるものの「新たな知見」

なぜ雨乞いをするのか

質的研究な量的研究どのように進めていく？
違いについて考えてみてください

参考

近世知多地方の雨乞い─知多郡長尾村の事例─（松下孜,日本福祉大学子ども発達学論集,2013）
https://nfu.repo.nii.ac.jp/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=1239&item_no=1&page_id=28&block_id=82
研究におけるデータ収集と統計処理について
https://medbb.net/education/nmucsmed2022

量的研究方法の整理

教科書１-P69　表５－１参照

量的記述研究デザイン

教科書１P88（実態調査研究）
例）県民へのアンケート
過去の調査結果（県民アンケート調査　奈良県）
https://www.pref.nara.jp/item/33706.htm#itemid33706
例２）看護師への調査
ＩＣＵにおける待機家族の面会制限、環境及び支援内容の検討
https://medbb.net/public/crifavis/
例３）アンケートの自由記載を用いた分析例

（保健医療分野におけるフューチャー・デザインの可能性より）

仮説検証型研究デザイン

教科書１-P79（仮説検証型研究）

検定とは

・収集したデータを基にしてその集団の状況より仮説について確率から判断する
・そこにあるデータは一部（標本）
・t検定・カイ二乗検定など

確率

ある事象が起こることが期待される度合い（割合）
試行　サイコロを振って３の目が出る(y or n)
確率　サイコロを振って３の目が出る確率(いずれ1/6に)

繰り返し試行を行うと頻度割合はその事象の確率へ収束していく
生物を対象とした場合試行を繰り返せる？→無理な場合が多い→条件を近づけて繰り返したと見做す

試行の結果は事実で正しい。かといってそれが常に正しい（真）とは限らない
次の試行以降で異なる結果がでる可能性を排除できない→永遠に試行を繰り返さないとならず法則が出せない
（故に異なる現象の起こる確率にたいして閾値を定めて、なかったことにして一般性を主張するスタイル）
事象の起こる確率が著しく低くても、実際に起こらないわけではない。

平均値の差の検定

背理法

命題の否定を仮定して話をすすめて、その矛盾を示すことで命題が成り立つとする論法
差のあることを証明するにあたって「差が無いことを」を証明できないことを根拠にする
（差（違い）を定義するにも区間推定で明らかなように，確率一定でも値は変化する）
＜注＞好きの反対は嫌い　ではなく無関心という考え方．

仮説検定

＜大前提＞やみくもに検定するのではなく、検定する理由・確信があるから確かめる　という感じで
手順１：仮説をたてる（帰無仮説H0および対立仮説H1）
背理法に基づく証明をしている。
（差がない仮説が証明できないので、その対立である差がある仮説を採択する）
手順２：検定統計量を計算する
その事象の起こる確率を計算していることになるが、用いる確率分布によって計算式が異なる。
（実データを確率の世界のスケールに変換） 手順３：有意水準を決める
確率的に必然と偶然を切り分けている。一般に５％で分けているが１％の時もある
手順４：有意水準と比較し、仮説を棄却採択する
例）帰無仮説H₀を棄却し対立仮説H₁採択


なぜこのような手続きを取っているのか？
以下の講義で説明しています
研究におけるデータ収集と統計処理について（奈良県立医科大学大学院医学研究科　共通科目）
https://medbb.net/education/nmucsmed2022

因果関係検証型研究デザイン

教科書２P126　相関関係的研究　前向き，非－実験的デザイン
疫学的なアプローチとなる
介入研究を介入をしないものがコホート研究で前向き，症例対照研究は遡る格好になるので後ろ向き 近年はデータが残っているケースが増えてきたのでデータの世界でタイムスリップしてコホートを行うケース（回顧的コホート研究）も
データのとり方（前向き，後ろ向き）によって指標は求められても意味が無い場合もある

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

A～D:疾病発生頻度（頻度以外に罹患率やら有病率・・・）
説明用データ

	疾病発症	疾病無	計
曝露有	A	B	A+B
曝露無	C	D	C+D
計	A+C	B+D

曝露有群の発症リスク＝A/(A+B)
曝露無群の発症リスク＝C/(C+D)
リスク比＝A/(A+B)／C/(C+D)
もし、発生頻度が低ければA+B≒B　C+D≒D
　リスク比≒A/B／C/D＝AD/BC

オッズ比

Odds Ratio(OR)
危険な事象が起きた場合と起きなかった場合の指標の比（＝オッズ）について曝露（介入）の有無毎に求め比をとったもの

発症有群の曝露オッズ＝A/C
発症無群の曝露オッズ＝B/D
オッズ比＝A/C／B/D
　　　　＝AD/BC
上記のように発症頻度が低ければオッズ比とリスク比の近似値となる

計算例

最後に思うところ

特に質的研究はその対象に対して畏敬の念が表れているデザインに思う
それは対象そのものを深く解釈することで知見を得ることを目指しているように思う
そこには，研究者側の解釈の度合いによって知見の質が低下してしまうから
質も量も，人間が解釈する時点で情報化されているのでオリジナルのものから形は変わっているが量の方の変化してしまう
割り切るかどうかで，物事は切らないと進まない（言い切れない）．でもどのように切るのが正解かわからない．とおそれずに議論に耐えうる知を創造してください
再掲ですが最後ですので

（よりよい医療に貢献する医療情報技師の役割　より）

補足

統計関連の資料

奈良県立医科大学　保健統計学I２０２２
https://medbb.net/education/nmuhlthstat1_2022