奈良県立医科大学大学院 看護研究方法論２０２３
（看護学研究科）
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第09回 量的研究デザインの種類と特徴１
第10回 量的研究デザインの種類と特徴２
第11回 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/3554２．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 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
第10回 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．
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）統計量
取りまとめたものを「量で」示したもの．質的変数であっても度数（個数，人数など数えるもの）については「量」として示すことが出来る度数
どのようなデータでも度数を示すことは可能度数分布表
それぞれのデータ（変量）の数（出現頻度）をまとめたもの変量が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・・・上位の変量の度数もあわせた度数
累積相対度数・・・累積度数の相対版
例題
１）以下の店名別のみかんの売り上げデータより度数分布表を作成せよ| 日付 | 店名 | 数量（箱） |
|---|---|---|
| 9月上期 | 奈良本店 | １４００ |
| 9月上期 | 大和郡山店 | ８５０ |
| 9月上期 | 生駒店 | １２００ |
| 9月上期 | 大和高田店 | ７５０ |
| 9月上期 | 五條店 | ８００ |
| 9月下期 | 奈良本店 | ５００ |
| 9月下期 | 大和郡山店 | １２５０ |
| 9月下期 | 生駒店 | １０００ |
| 9月下期 | 大和高田店 | １２５０ |
| 9月下期 | 五條店 | １０００ |
| 店名 | 度数 | 相対度数 | 累積度数 | 累積相対度数 |
|---|---|---|---|---|
| １．００ | ||||
| 計 | １．００ | ----- | ----- |
量的変数の度数分布表
量的変数の場合はその数値だけで度数を積み上げようにもなかなか上手くいかない場合がある．血圧 163.5mmHg 164.2mmHg 162.5mmHg・・・どれも度数を積み上げられない → 区間を設定する
|
「A～B」は「A以上B未満」と読む格好と思っていたが，分野などによって違うようです 「A以上B以下」のようにどちらの階級にも属してしまう可能性のある設定はしないように． |
| 階級 | 階級値 | 度数 | 相対度数 | 累積度数 | 累積相対度数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 130～140 | 135 | ||||
| 140～150 | 145 | ||||
| 150～160 | 155 | ||||
| 160～170 | 165 | ||||
| 170～180 | 175 | ||||
| 計 | ----- | ----- |
度数分布図
質的変数・・・縦棒グラフ
量的変数・・・ヒストグラム
棒の間隔が無いのは値が連続している状態であるが故
普通の棒グラフは棒の長さが度数を示すが，ヒストグラムは棒の面積が度数を示す
| 「階級の幅を等しくすること」と説明している場合があるが，それは幅が変わると高さが変わる故で，実際にはそのような区間設定はよくある |
|
ヒストグラムーなるほど統計学園（総務省統計局） https://www.stat.go.jp/naruhodo/4_graph/shokyu/histogram.html |
代表値
average（その集団でとりまとめたデータを数値一つで表す。excelはaverage関数で算術平均を出すが、代表値の代表ということだからと解釈しています）平均
算術平均
mean（算術平均以外にも相乗平均などもあります）1/n・Σxi
パレートの法則（80-20の法則）
代表値なのに実在しない場合がある → 集団の指標（重心）であって、事象を代表する値そのものを示しているとは限らない
幾何平均（相乗平均）
全て掛け合わせて累乗根をとる
加重平均
重みづけ平均例えば ミニテストと期末試験の平均をとる → そのままの平均で良いの？
度数分布表を用いた平均もこの方法・・・Σ（階級値×階級の度数）／ｎ
先週の度数分布表より平均を求めると・・・150,25
中央値
median（別名第２四分位数）量的変量を順序尺度で処理した代表値
順番に並べたとき真ん中の順位にきた個体の値
個体数が偶数の時は真ん中2つの数値の平均値
最頻値
mode（流行，はやり）違う意味で数の理論（多数決）の世界
量的変量を名義尺度で処理した代表値
名義尺度でわかることは一緒か違うか
階級毎に度数をカウント
一番多いところの階級値
一位が同点の時は併記
平均値と中央値の考え方の違い 平均値（14.55）  こちらは分布なんて関係なく中央値（15） データの分布に依存する（パラメトリック）＝平均値 と データの分布に依存しない（ノンパラメトリック）＝中央値，最頻値の関係がわかるかなと思います 例えば５が０に変わってしまうと平均値は大きく変わりますが，中央値は変わりません パラメトリック・・・数値に依存する（数値の分布によって値が影響を受ける）というとイメージしやすいのかな？ |
散布度
dispersion最大値と最小値を使う
最大値と最小値がわかればその集団のバラツキがわかる最大値maximum excel max関数
最小値minimum excel min関数
範囲
RangeR=最大値－最小値
特徴
外れ値もひらう
算出が用意
平均値を使う
mean偏差
Deviationもともとは標準となる数値からのズレ（偏り）を意味するものだが統計の世界では集団の平均値からのズレを示す
偏差の平均をとれば集団内の各々のズレっぷりがわかる → 合計は常に０ 故に平均も常に０
分散
varianceV excel関数はVAR
偏差を二乗したものの平均
標準偏差
Standard Deviation記号は標本標準偏差s 母標準偏差σ
s=√V
（故にVはs^2やσ^2で表現する）
第11回 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１）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）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世の中の一部（標本）での出来事 既に存在する仮説の検証
・t検定・カイ二乗検定など
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）によって指標は計算できても意味が無い場合もある
仮説の検証
ここではダミーデータを用いて検証例として，新しい概念で製作したランニングシューズが従来のものと比較して優れているのか検証する
（どのような方法で検証するのが良いか？）
あくまでも仮説が存在することが前提であって，仮説が確立していない場合は力強く言えない
また仮説と検定の関係が妙なものをしても意味が無い
詳細は学部教育の資料
第05回 推測統計（３）検定の原理（奈良県立医科大学 保健統計学I）
https://medbb.net/education/nmuhlthstat1_2023/#5
で復習してください
t検定
考慮しなくてはならないこと
同一被験者が2回測定したのか？バラバラなのか？それぞれ注意しなくてはならない点を考えてください
それぞれの条件でグラフを作るとしたらどのような格好で示すとわかりやすくなるか考えてください
二つの検定が行われているがどちらを使ったほうが良いの？ そして出てきたP値の解釈は
参考資料
４－推測統計／研究（医療管理/医療情報/医療統計２０２２）https://medbb.net/education/nmuhims2022/#4