Warning: Use of undefined constant analytics_location - assumed 'analytics_location' (this will throw an Error in a future version of PHP) in /home/iryoutoukei/www/wp/wp-content/themes/msx-02-170929/functions/adminpages.php on line 980

Warning: Use of undefined constant analytics_location - assumed 'analytics_location' (this will throw an Error in a future version of PHP) in /home/iryoutoukei/www/wp/wp-content/themes/msx-02-170929/functions/adminpages.php on line 980
  1. ホーム
  2. 医療統計学
  3. ≫統計学でできること・できないこと

統計学でできること・できないこと

スポンサーリンク

◆統計学でできること

統計学によってできることは、wikipediaで調べると、統計学は、経験的に得られたバラツキのあるデータから、応用数学の手法を用いて数値上の性質や規則性あるいは不規則性を見いだす。統計的手法は、実験計画、データの要約や解釈を行う上での根拠を提供する学問であり、幅広い分野で応用されている。とある。

簡単に言うと、世界にあるありとあらゆるデータを一般人に解釈しやすいようにしてくれる学問である。

統計学を使えば、経験や勘を可視化して、誰でも建設的な議論をすることができる。また条件が異なって簡単には比べられないもの同士を比べることも可能になるし、それによって誤りの少ない判断を下すことも可能になる。
まずは、多数のデータをわかりやすく記述すること。(参考:各統計表)次に変数間の関連性の強さや、その信憑性について記述すること。最後に多すぎる数の変数を理解しやすい形にまとめ直すことができればよいだけだ。

そうすれば現在の保険医療に関わるエビデンスを読み解くのは簡単になる。

現代の統計学はデータの関連性の強さから仮説を探索したり検証したりすることを最大のテーマとしている。そのため、この点について、無数の統計学的手法が提案されるが、その全てを理解する必要はない。単に関連を見たいデータの型だけで考えれば良い。船頭多くて船、山登るという諺があるように必要なものだけを選択する。
データの関連性の強さと、どの程度その関連性に関する仮説を検証できたのかという点をしっかり見ていけば統計学は難しくない。

しかしながら、統計学を使えばなんでもわかるかというとそんなことはない。統計ができないこと(限界)について解説する。

統計学は多数のデータから、全体的な傾向として何を言うことができるのかを考える学問だ。

1つ一つのデータだけを見てもわからないことを、全体に着目することで明らかにできる点では大きな力を発揮するが、逆に言えば1つ一つの事例についてどうこう言えない。

例えば、喫煙が肺がんのリスクを高めるという話しがある。これは疫学的調査できちんとデータを集め、統計学的に解析した結果、明らかになったエビデンスだ。よって、医療従事者にはほとんどが同意するところだ。

しかし、長年タバコを吸い続けていても、全く肺がんになる気配のない人もいるし、反対に本人も家族も喫煙者でないのに肺がんになる人もいる。
このような実例を考えると、「タバコを吸っているからといって肺がんになるとは限らないじゃないか」という話になる。統計学的なエビデンスはそのような話に対して、反論することはない。
喫煙者でも肺がんにならない人がいることも、非喫煙者でも肺がんになる人がいることも、統計学的にはどうやっても否定しきることはできない。
全体的な傾向として、「タバコを吸っている人の方が吸っていない人に比べて肺がんになりやすい」ということだ。


上の円グラフを見てもらえば理解できるはずだ。
1人ひとりの患者はわからなくとも、今後医療全体、あるいは社会全体で、喫煙率を上げた場合と下げた場合、どちらがより健康な社会になっていくか、ということについては、統計学はかなりの自信を持って下げるべきだと答えがでる。

少なくとも様々な条件を揃えた上で、喫煙者の肺がんリスクは非喫煙者の肺がんリスクを、偶然と片付けられる範囲以上に大きく上回るため、「実際のところ厳密にはよくわからない」と思考を停止するよりも、まずは実際に喫煙率を下げてみるべきだというのが統計学者達の考え方なのだ。

混乱するかもしれないが、JTの見解を見てみよう。
 そこで、何のための統計学か?ということになる。
ましてや役に立つ医療統計学ということなので、医療に基づいた見解を示す。
我々の人生の選択肢は多くの事が不確実で、どうすべきなのかは医療に限らず、厳密によくわかっていない。
しかしながら、1つひとつの選択肢において、100%ベストのものを選ぶことは不可能であっても、わからないなりに最低限どちらを選ぶ方がベターなのかという最善の道を選び続けることをする。
今、人の健康に携わるプロフェッショナルには、この医療統計学の考え方が求められているのではないかと思う。

スポンサーリンク

この記事が参考になりましたら、シェアをお願いします。


Warning: Use of undefined constant analytics_location - assumed 'analytics_location' (this will throw an Error in a future version of PHP) in /home/iryoutoukei/www/wp/wp-content/themes/msx-02-170929/functions/adminpages.php on line 984

Warning: Use of undefined constant analytics_location - assumed 'analytics_location' (this will throw an Error in a future version of PHP) in /home/iryoutoukei/www/wp/wp-content/themes/msx-02-170929/functions/adminpages.php on line 984