医療統計学:データのまとめ方

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医療統計学:データのまとめ方

 

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データのまとめ方

 

データのまとめ方

 

標本としてデータを集め終えた時点で、たぶん何ページもの数字の羅列が手もとにあると思います(これが私たちの観測値です)。

 

まずすべきことは、それらを分類、整理し、誰もがそれらを理解できるようにすることです。

 

ある大きな町の大学が50人の学生からなる標本をとり、学生たちの健康や学生生活に関連のあるいくつかの変量についてデータを集めたとしましょう。

 

たとえば、変数の一つとして“学生”の大学までの交通手段があります。

 

ここでまず、データを整理するために行わなければならないことは、各交通手段のカテゴリー(バス、車、電車など)の頻度が示されるような表を作成することで、これが“頻度表”と呼ばれるものです。

 

このような表を作るには(たとえば、質問とそれに対する解答を整理するときに)各個体が各々のカテゴリーに入ると同時に、その横に印をつけると便利です。

 

こうして付けられた印は各行の最後に合計され、各カテゴリーに分類された学生の数を与えるようになっています。

 

しかしながら、本例のように、標本を扱っている場合には、むしろ全体に対する割合に興味があるのが普通です。

 

なぜならば、私たちは全母集団における各カテゴリーの割合を推定したいことが多いからです。

 

それゆえ、普通、その数字をパーセンテージへと変換しておきます。さらに、カテゴリーは大きさの順に並べかえることによって整理します。

 

また、他に各カテゴリーの割合のちがいを表すために、棒グラフを書くという方法があります。

 

棒グラフにおいては、その高さが各カテゴリーに含まれる学生数に比例しています。

 

またこのような質的データを図示するには、パイチャート(円グラフ)を使ってみるのも一つです。

 

パイチャートでは、一つの円がいくつかの扇形に区切られており、その中心角が各カテゴリーに分類された頻度に比例しています。

 

 

 

 

どちらかといえば、図の2つのグラフのうち1つは、主として「カテゴリーの大きさの全体に対する割合」を表したいときに適していて、もう一つは、「あるカテゴリーの大きさを他のカテゴリーの大きさと比較する」場合に、薦められるものです。

 

パイチャートの方が棒グラフよりも、各カテゴリー(扇形の部分に対応する)を全体と比較した場合には、よりわかりやすいです。

 

反対に、一つのカテゴリーを他のカテゴリーと比較したい場合には、棒グラフの方が(柱の高さを比較することにより)よりわかりやすいです。

 

本例では、どちらのグラフを用いようとも、自転車で学校へ行く人がその標本の大きな部分を占めることは、歴然としています。

 

1,000人を超える学生の母集団全体に対しても、この割合が当てはまるとすれば、大学は自転車の駐輪場として、かなりのスペースを必要とするでしょう。

 

 

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