医療統計学はなぜ嫌われるのか

実際、「統計学」と聞いただけでひいてしまう人は今でも多いのではないかと思います。

大きな理由として、大学の授業の統計学は、概念や数式から入るので抽象的でわかりにくいという側面があります。

そもそも専門用語を、解説もせず平気で使っているようなところがあります。よい（わかりやすい）教科書がないという問題もあります。

わからない専門用語があった場合、後日自己学習により対応しようとしても、用語集に書いてある解説も同様に抽象的でわかりにくい。

そうしているうちにだんだん嫌気がさしてきて、もういいやとなる・・・・最悪のパターンですね。

一番の問題は、抽象的な話はどうせ自分とは関係ないと思ってしまう、一種の錯覚に陥ってしまうのです。

これは、教える側にも教えられる側にも問題なのですが、

基本的に人は、自分に関係ないと思うことには興味をもたない傾向があります。

だからこそ、統計学は、日常の医療の話、血圧の話などを引き合いに出しながら、自分との接点を考えて勉強する必要があります。

たとえ話のうまい先生から教わるのが一番の近道かもしれません。

もう一つは、統計学の理論を医療の分野にあてはめるにはそれ相応の知識と素養が必要ということです。

例をあげましょう。簡単な血圧の例として、ある患者群を年齢別に分け平均血圧を求めたところ50歳代群の平均血圧は100mmHg、70歳代群の平均血圧は140mmHgであったとします。

この患者群には100歳代はいませんでしたが、もしいたとすると平均血圧はいくらと予想されるでしょうか。

統計学には、直線回帰分析という手法があり、この手法を使うと、平均血圧＝年代×2となります。

年代×2＝平均血圧とすると、100歳代群の平均血圧は200mmHgと予想されます。

しかし、どうでしょう。実際100歳代でこんな高い血圧の人いるでしょうか。ほとんどいませんよね。

そもそも、血圧が年齢に比例するというのは一部の範囲の話であり、必ずしも比例するわけではありません。この比例という考え方自体に無理があるのです。

直線回帰分析の手法自体を否定するわけではありません。この手法は統計学では普通に使われます。

重要なのは、医療統計学では、直線回帰分析は必ずしも実臨床にあてはまらないことが多いということを知っておくことです。

統計学≠医療統計学

ある程度統計学をかじった経験のある医療従事者であれば、この話はよくわかると思います。つまり、医療統計学は、「特別な場合にしかあてはまらない」

と考えるわけです。実際、実臨床の難しさは統計学で解決できない面が多々あります。

このあたりも敬遠されやすい理由なのかもしれません。

最近では、医療分野に論文投稿する際に、統計学的解析の技術が必要であることから、統計学を苦手とする医師は、データ解析委託業者に解析を外注することが多くなりつつあります。

⇒    医療統計学データのはなし