医療統計学における確率

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医療統計学における確率

 

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医療統計学における確率

 


統計学では、無限大試行は理論値と一致する、という法則(大数の法則)があります。

 

医療統計学では、無限大の試行は無理でも、大規模集団のデータを信用するという考え方があります。

 

信用できるという表現は、高い確率でそうなるという表現に置き換えられます。

 

わかりやすい例をあげると、サイコロの特定の目が出る確率は1/6です。

 

無限大の回数サイコロを振れば、ちょうど1/6で特定の目が出現します。

 

しかし、実際には少ない回数サイコロを振って、必ず1回1の目が出るという保障はありません。

 

しかしサイコロを60000回振ると、1の目は10000に近い回数で出現します。

 

ちょうど1/6ではありませんが、1/6に近い確率で出現するということです。

 

                 

 

無限大は不可能だとしても、サイコロを振る回数を1000回、10000回と回数を多くすることは可能です。

 

多ければ多いほど無限大に近づきます。

 

医療の世界においても、無限大を実現することは無理でも、試行回数が多いデータ、大規模データが研究報告として公表されれば、それを信用して手元の医療が進められることがあります。

 

医療の世界では、医師は一人一人の患者さんのバイタルサインに一喜一憂することはもちろんありますが、その一方で、多くの医師は海外文献をよく読みます。

 

                     

 

その背景には、大規模集団から得られたデータをもとに書かれた海外文献や疫学データは信用できるという考えが背景にあるわけです。

 

疫学データで、ある地域で生まれた10万人の子どもの中で、5万1000人が男児であったとすると、男児が生まれる確率は0.51と考えられます。こうしたデータも大規模なので信用できるわけです。

 

多くの医師は、このような医療統計学的感覚を多かれ少なかれ持っています。

 

昔の医師は、自分の力量だけを信じるという側面がありましたが、最近の医師は、海外文献を参考にして医療を進めることが多々あります。

 

これが後述するEvidence Based Madicine (EBM)のコンセプトにつながります。

 

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⇒    条件付き確率のはなし

 


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