奈良県立医科大学大学院 看護研究方法論２０２４
（看護学研究科）
2024年度開講にあたって
https://medbb.net/education/2024init/
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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/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今年度の方針
例年，院生とお話ししながら量的な部分で困らないようにしておりますが，若干丁寧すぎて統計の基礎的の部分のリメディアル的な要素が多くならないよう進めますどのようなデータからどのような知見を見出しているのかの部分を中心にできればと思っています．統計基礎の部分について不安な方は別途ご相談ください
第09回FTF 量的研究デザインの種類と特徴１
看護学と科学とデータ看護学の領域
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（社会実装）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/量的研究は「科学」なのか 質的研究は「科学」なのか
小学校学習指導要領（平成 29 年告示）解説 理科編（文部科学省）
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。
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（関心ある事象など），得られた結果は「考えられた仮説」になる可能性を有するので「まだ考えられたと言い切れない仮説」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．
客観性
多くの人々に承認される実証性と再現性を満足することが条件となる
例題９－１ 再現性の限界を超える（つまり同一の結果が100%出るような判定基準を定める）ことは可能か？
例題９－２ 質的研究において実証性，再現性，客観性についてそれぞれ有しているのか，自身の考えを述べよ
データの取り扱い
量的研究，質的研究に限らずデータの取得は必要尺度
ものさし の 話ではなく 対象とするデータの特性について分類したもの４つに分類される
量的データ（比例,間隔），質的データ（順序，名義）とも呼ばれる
例題９－３ 質的データを量的に取り扱う方法にどのような方法があるか，考えよ
例題９－４ 量的データを質的に取り扱う方法にどのような方法があるか，考えよ
＜参考＞奈良県立医科大学 保健統計学I２０２４（医学部看護学科）より
記述統計（１）尺度とデータ形式，度数分布，ヒストグラム
https://medbb.net/education/nmuhlthstat1_2024/#1
記述統計（２）代表値・散布度・箱ひげ図
https://medbb.net/education/nmuhlthstat1_2024/#2
データの取得
人がデータを取得する流れ
測定機器によるデータ取得
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ます無論新しい測定ツールだけに測定精度など検証も必要ですが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エラーデータのクリーニングに関する話をしたときのものになります
技術者は情熱を持って取り組まれます．私は利用する側なので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
調査・研究のための取得
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
二次データの利用
医療提供に伴い発生するデータ
例題９－５ 病院内で発生蓄積される医療に関連するデータにどのようなものがあるかまとめよ
例題９－６ 病院内で発生し院外で蓄積される医療に関連するデータにどのようなものがあるかまとめよ
例題９－７ 病院外で発生し院外で蓄積される保健医療にかかわるデータにどのようなものがあるかまとめよ
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
第10回FTF 量的研究デザインの種類と特徴２
データの整理データを整理する方法に指標としてとりまとめることは重要である．
前回の授業で出たであろう度数や代表値，散布度そのものや，それらを組み合わせたものもあるだろうがそれ以外のものもある
特にどのような過程で算出されたのか理解しておく必要がある
どのような算出を行えば良いのか，指標が冷たいものにならないように
＜参考＞指標計算式（e-stat）
https://www.e-stat.go.jp/koumoku/sihyo_keisansiki/sihyo_keisansiki
例題１０－１ 体型に関してよく使われる指標のＢＭＩですが，利点と欠点（問題点）について自分の考えを述べてください
＜参考＞
肥満と健康（e－ヘルスネット 厚生労働省）
https://www.e-healthnet.mhlw.go.jp/information/food/e-02-001.html
BMIは「問題」米国医師会が勧告 200年前の指標、見直しのわけ（withnews）
https://withnews.jp/article/f0230711002qq000000000000000W0bx10701qq000025935A
除算による指標
除算により求める指標は数多いが，指標の目的によって比，率，割合 の3種類に分類できる世の中で多いのが～率なのに「率」でないものがあったりする．
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）自律神経のバランス（LF/HF）
＜参考＞
あなたの疲れを数値化！測定法はここまで進んだ（日経ビジネス）
https://business.nikkei.com/atcl/skillup/15/111700008/080400094/
心拍揺らぎによる精神的ストレス評価法に関する研究（松本 佳昭, 森 信彰他 ライフサポート2010 年 22 巻 3 号 p. 105-111）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/lifesupport/22/3/22_105/_article/-char/ja
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）平均故障率＝総故障数／総稼動時間
＜参考＞信頼性について(Panasonic Industry)
https://www3.panasonic.biz/ac/j/control/relay/reliability/index.jsp
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１０－２ 看護に関連する指標で比，率，割合のものをそれぞれ一つづつ挙げよ
人年法
率だが，集団を観察するとき構成している人数及び観察期間を考慮して算出した率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イベント数の比・・・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」
例題１０－３ 年間の死亡数を1年間の半分の人数（一般的に年央人口という）で除すると死亡率の算出と同じ結果になる．国の統計ではこの計算法で率を算出しています．なぜなのか理由を説明せよ
第11回FTF 量的研究デザインの種類と特徴３
研究デザインと必要となるデータの取り扱い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
仮説検証型研究デザイン
教科書１-P79（仮説検証型研究）科学的な検証になる
＜再掲＞小学校学習指導要領（平成 29 年告示）解説 理科編（文部科学省）
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。
仮説検定（有意差検定 両側検定）のフォーマット例
手順１ 帰無仮説，対立仮説をたてる
帰無仮説Ｈ０：μ＝１００ 対立仮説Ｈ１：μ≠１００手順２ 母集団が従うと見做す確率分布を定め，有意水準を決める
（例えば）正規分布に従うと見做し，有意水準両側5%とする手順３ 今回取得したデータをもとに，母集団が従うと見做す確率分布における統計量を求める
（正規分布としたので）ｚ＝・・・・・手順４（ケース１）
検定統計量を用いて有意水準との比較，今回の標本が棄却域にあるのか否か（受容域なのか）判定する．｜ｚ｜＝2.96 p=0.015×2（両側検定なので2倍）＜0.05
帰無仮説を棄却し対立仮説を採択する 有意差がある
手順４（ケース２）
｜ｚ｜＝1.45 p=0.0735×2（両側検定なので2倍）＞0.05帰無仮説を棄却できないので判定を保留する
例題１１－１ なぜ仮説検定では具体的な効果量ではなく確率を基準としているのか，また結果の解釈についてどのような点に注意が必要か述べよ
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
例題１１－２ 以下のコホート研究のデータからリスク比を求めよ
| 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 |
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
例題１１－３ 以下の症例対照研究のデータからリスク比を求めよ
| 不整脈あり | 不整脈無し | 計 | |
|---|---|---|---|
| 曝露歴あり | 50 | 30 | 80 |
| 曝露歴無し | 50 | 70 | 120 |
| 計 | 100 | 100 |