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医療統計学においてヒストグラムは優れた武器
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医療統計学においてヒストグラムは優れた武器
では次に、ある病院の65名の患者の年齢が以下のような分布をしていたとしましょう。
数字の羅列で、お世辞にもこのままではわかりやすいとはいえません。
このような場合、この病院の患者の年齢層をどのように要約して表現したらよいでしょう。
平均値±標準偏差で、54歳±16歳です。38歳〜70歳の間に約68%の患者が集まっています。
このように表現することも確かに間違いではありません。
しかし、これだけ多数のデータを、たったこの一行で圧縮して表現してしまうのはあまりに勿体ないのではないでしょうか。
そもそも、全体のことを知ったところで、ではそれを次にどのようなアクションに結びつけるかがわかりません。
例えばこの病院が経営難に陥っているとしたら、次の対策を立てるためにもう少し患者層を詳細に分析したいと思うでしょう。
このような場合は度数分布表やヒストグラムにしてまとめる方法が有効です。
このようにすれば、どの年齢層が何人くらい入院しているか、といったことが一目でわかります。
データが多量にある場合はこのように一定の級間(この場合は5)にまとめた方がわかりやすいです。
また、この場合中年齢層が多いので、生活習慣病対策の啓発に力を入れよう、といった次のアクションに結びつけることができます。
低年齢層が多ければもっと小児科を増員しようとか、高年齢層が多ければ認知症外来を新設しようとか、などといった次の経営のアクションに結びつけることができます。
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