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統計学セミナー

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医療従事者には、「現象を正確にデータでつかみとる」あるいは「先のことを読み取る」能力が求められます。そのためには、統計の扱いに慣れていることが必要です。今や、与えられた資料に適切なデータ処理をし、必要な情報を引き出せる能力は現代人の必須スキルになっています。ところが、不幸にも、日本では医療統計学を大切に扱ってきたとはいえません。たとえば、大学受験にはほとんどの場合、統計学の考えや知識は必要とされませんでした。そのため、数学で受験した若者でさえ、統計学の知識・考え方が欠落しています。医療関係者のみならず、多くの学生やビジネスマン、教育者はしっかりした統計学の知識をもち合わせていないのが現実です。このような状況は日本の悲劇といえるでしょう。そのため、一念発起し、統計学を学ぼうとしたとき、多くの人がその入り口でつまずいてしまうのです。図書館や書店には、多くの統計学の書物が並んでいます。しかし、その多くはむずかしい数式を羅列した専門書であったり、統計解析ソフトウェアのマニュアルであったりします。そして、それを勉強しようとしてページを開くと、統計の専門用語のオンパレードです。あわてて統計学辞典を調べると、これまた輪を掛けたようにむずかしい解説がひしめいています。使い方や例も載っていないのが実情です。これでは、せっかくのやる気も削がれてしまいます。このような状況で統計学を学習するには、統計学の用語を平易に解説した媒体がどうしても必要になります。そうしたご要望に応えるのが本サイトです。是非本サイトを隅から隅まで読んでください。計算しなくても、統計学の基本的な重要な考え方がおわかり頂けるかと存じます。本サイトは、中学校で学ぶ数学のレベルを前提に、平易な言葉で解説しております。むずかしい数学をできるだけ使わずに、事例を利用しながら解説しています。実際の統計の計算はきわめて複雑でめんどうで、それらはコンピューターに任せれば済みます。大切なことは医療統計学、基礎統計学の考え方をしっかりマスターしておくことです。本サイトがその一助となることを期待します。

サイト管理者  
出身 東京都
使命 医療統計学の知識を情報発信する
情報発信の媒体 医療統計学は超簡単!(メインサイト)
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備考 リンクフリー

 

略歴

 

1993年  東京大学大学院修士課程、博士課程修了(医学博士)
1999年- 大手外資系製薬企業にて様々の疾患領域における医学情報・統計解析担当を歴任

 

これまで40報を超える学術論文を執筆し、非臨床・臨床研究の統計解析手法において多数の研究業績を有する。国際学会発表5回、国際薬物動態予測学会の座長、製薬企業スタッフ対象の講演会など多数の実績あり。現在運営中のサイト「医療統計学は超簡単!」は8万PVを超える人気サイトとなっている 。

 

書籍紹介

当サイトがついに書籍化!

 

 

本書にかける思い

 

現在の医療は、経験に裏打ちされて行われている面は多々あり、それはそれで必要です。

 

しかし、実臨床での経験に乏しい若手の医師が現場で重要な判断にせまられたときは、

 

データやエビデンスの高い報告に裏打ちされたアクションが必要で、そのためには医療統計学が必要になります。

 

またベテランの医師においても、これまでの経験や蓄積したデータを統計学的に処理し世の中に公表することは、社会的意義が大きいです。


標準偏差、標準誤差、信頼区間の違いは何?
 
効率のよい実験計画の立案法は?
 
看護研究におけるEBN(Evidence-Based Nursing)のもつ可能性と限界は何?


 

本書では、これらのちょっとした疑問に答えていきます。

 

「医療統計学」の基礎的な概念を理解し、実臨床へ応用するためのツールとして

 

本書を活用して頂ければ幸いです。

 

本書の一部を立ち読み

 

標準誤差(第4章 P.89)

 

「母集団から標本を抽出する」という作業を何度も行うという(少し慣れない)状況を想像してみてください。

 

それぞれの標本から得られた平均値を並べると、つりがね型の正規分布になります(中心極限定理)。

 

さて、その「つりがね」ですが、実はおおもとの母集団の「つりがね」に比べるとよりシャープな、細いつりがね型になります。

 

平均すること自体に中心に近づける効果がありますから、その平均の分布は、元データの分布よりシャープになることは容易に想像できるでしょう。

 

また、抽出した標本の大きさn(標本の中のデータの数)が大きければ大きいほど、その形状はより一層シャープになります。

 

定量的に表現すると、つりがねの「ウエスト(腰のくびれ部分)」の値、つまり標準偏差は、母集団のつりがねの「ウエスト」の値(母標準偏差)を標本の大きさの平方根で割った値になります。

 

これが標準誤差と呼ばれるものです。

 

標本平均の分布の標準偏差 = 標準誤差

 

です。

 

では標準誤差とは何か。一言で言うと、標本平均から母平均を推定する上での推定の精度を表します。

 

もう少し具体的に表現すると、「標本平均±標準誤差の範囲に母平均は68%の推定精度で含まれている」ということです。

 

 

なぜEBNが必要か(第6章 P.131-132)

 

最近、看護の領域でもEBMの重要性が強調されるようになり、特にEBN(Evidence-Based Nursing)と呼ばれています。

 

背景には、医療をとりまく環境の変化に対応した看護ケアを提供していくためには、(従来の)主に経験に基づいた看護ではなく、エビデンスに基づいた看護を提供していかなければならないという考え方があります。

 

一方、看護職は目の前の患者の対応に追われるとても忙しい職種であり、看護ケアを科学的に立証するという活動自体、非常に進めにくい環境にあることも事実です。

 

しかし、看護の質の向上を図り、専門性の高い看護を提供していくためには、なんとか時間を捻出して、看護ケアを科学的に立証し、論文などの形として残し、それを次世代の看護に活用していく必要があります。

 

また、EBMと同様にEBNにおいても、どんなにエビデンスが高いケアであっても、患者あるいは患者の家族に受け入れられなければ提供することはできません。

 

たとえばICUにおける院内感染の防止のために、ICUの入り口付近にスリッパを置くのが有効であるというエビデンスが得られているとしても、患者がスリッパの使用を嫌がっているのであれば無理に奨めることはできません。

 

また、費用対効果や、実施にあたって活用できる資源なども考慮に入れながら提供できるケアを決めなければなりません。


 

医師・看護師のための統計学ポイントアドバイス77 もくじ

 

第1章 医療統計学の基礎 〇大切なマインドセット
     医療統計学はなぜ重要か
     医療統計学の勉強法
     医療統計学の実際

 

第2章 記述統計 〇統計データを「見える化」する
     データを記述する
     平均とメディアン
     データの分布を記述する

 

第3章 確率 〇医療統計学における「確からしさ」とは
     確率の基礎
     確率分布
     条件付き確率

 

第4章 推測統計 〇医療統計学における羅針盤
     母集団と標本
     仮説検定
     信頼区間

 

第5章 実験計画法 〇計画は分析より大切
     フィッシャーの3原則
     サンプルサイズの設計
     要因実験

 

第6章 EBM 〇高いエビデンスを活用しよう
     EBMの基礎
     EBMの実際
     EBN

 

第7章 予測のための統計 〇医療統計学における予測の手法
     回帰と相関
     分散分析
     一般化線形モデル

 

第8章 将来展望 〇医療統計学 これを知らなきゃ時代遅れ
     臨床研究の可能性と限界
     ビッグデータの活用
     医学領域と工学領域の融合

 

 


医療統計学は、自己学習ではどうしても時間がかかってしまい効率悪くなりがちです。本セミナー受講により、医療統計学の理論だけでなく実際の作業をどう進めるかなど、具体的な方法を伝授します。これにより、医療統計学の理解が倍増すること間違いなし!この機会にぜひご活用ください。



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