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医療統計学：データを処理する手順を知る
医療統計学、医療経済学、数学のつぼをたとえ話でわかりやすく解説
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データを処理する手順を知る
組み合わせがない数量データのケースは、並び替えをし、異常値を処理する
さて、いよいよデータの処理に取り組みます。
組み合わせがない数量データを見やすくする処理です。
最初の作業は、「データの並び替え」をしてみましょう。大きい順か小さい順に並び替えて見ます。
なぜ最初に並び替えをするかといいますと、大きく二つの目的があります。
ひとつ目の目的はデータ全体の範囲をつかみ、次の階級をつける作業の準備です。
二つ目の目的は、大きく外れたデータ（異常値という）があるかどうかを見極めることです。
今ここに、例題として男子大学生の身長に関する調査データがあります。
これを小さな順に並び替えをします。表計算ソフトを使うと簡単に並び替えをしてくれます。
その結果、次のことがわかります。
①データは156から184の範囲にある。
②外れた値のデータはなさそうである。
さらに最小値は156、最大値は184です。さらにもうひとつ中央値という特性がわかります。
中央値とは順番に並べた真ん中の値のことをいいます。
データの数が奇数個ですと真ん中の数にあたりますが、データの数が偶数個のときは真ん中の二つのデータの平均になります。
真ん中の二つの値がともに同じなら、その値が中央値となります。
異常値の処理を考える
異常値とは、飛び離れた値をとるデータです。
事実として離れているデータであるならそれは大きな情報となります。
しかし、測定ミスや、入力ミス、他のデータが混入したケース、データの桁をまちがえたケースなどがあります。
それを正しいデータとして統計処置するとまったくまちがった結果になります。
明らかにミスの場合は除外しますが、異常値かどうかを判断するにはむずかしいケースに出会います。
そのときは、二つの方法が用意されています。
ひとつは統計的に判断する方法です。もうひとつは、並べた数値の上部5%と下部5%のデータをカットしてしまう方法です。
これはトリム平均といわれています。
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