医療における統計の重要性 (例付き)

統計の分野は、データの収集、分析、解釈、表示に関係します。

ヘルスケアでは、次の理由から統計が重要です。

理由 1 : 統計により、医療専門家は記述統計を使用して個人の健康状態を追跡できます。

理由 2 : 統計により、医療専門家は回帰モデルを使用して変数間の関係を定量化できます。

理由 3 : 統計により、医療専門家は仮説検定を使用してさまざまな医療処置の有効性を比較できます。

理由 4 : 統計により、医療専門家は発生率比を使用してライフスタイルの選択が健康に及ぼす影響を理解できます。

この記事の残りの部分では、これらのそれぞれの理由を説明します。

理由 1: 記述統計を使用して個人の健康状態を監視する

記述統計はデータを説明するために使用されます。

医療専門家は、特定の個人について次の記述統計を計算することがよくあります。

• 平均残り心拍数。
• 平均動脈圧。
• 一定期間にわたる体重の変動。

これらの測定により、医療専門家は個人の全体的な健康状態をより深く理解できるようになります。

これらの測定値を使用して、個人に健康を改善する方法を知らせたり、健康状態に基づいて特定の薬を処方したりすることもできます。

理由 2: 回帰モデルを使用して変数間の関係を定量化する

統計は医療分野でも回帰モデルの形で使用されます。

これらは、医療専門家が 1 つ以上の予測変数と応答変数の間の関係を定量化できるようにするモデルです。

たとえば、医療専門家は、1 日あたりの運動に費やした合計時間、1 日に座って費やした合計時間、および個人の全体の体重に関するデータにアクセスできる場合があります。

次に、次の重線形回帰モデルを構築できます。

体重 = 124.33 – 15.33 (1 日あたりの運動時間) + 1.04 (1 日あたりの座位時間)

このモデルの回帰係数を解釈する方法は次のとおりです。

• 1 日の運動時間が 1 時間増えるごとに、総体重は平均 15.33 ポンド減少します (座っている時間が一定であると仮定)。
• 1 日に座って過ごす時間が 1 時間増えるごとに、総体重は平均 1.04 ポンド増加します (運動に費やす時間が一定であると仮定します)。

このモデルを使用すると、医療専門家は、運動に費やす時間が長いほど体重が減り、座っている時間が長いほど体重が増えるということをすぐに理解できます。

また、運動量と座位が体重にどの程度影響するかを正確に定量化することもできます。

理由 3: 仮説検定を使用して医療行為を比較する

統計はヘルスケアでも仮説検定の形で使用されます。

これらは、医療専門家が異なる医療処置や治療間に統計的有意性があるかどうかを判断するために使用できる検査です。

たとえば、医師が新薬には肥満患者の血圧を下げる効果があると考えているとします。これをテストするために、1か月間新薬を使用する前後で40人の患者の血圧を測定できるようになります。

次に、次の仮定を使用して、 対応のあるサンプルの t 検定を実行します。

• H ₀ : μ _after = μ _before (平均血圧は薬の使用前と使用後で同じです)
• H _A : μ _after < μ _before (薬物使用後の平均血圧は低下します)

検定のp 値が特定の有意水準 (例: α = 0.05) を下回る場合、帰無仮説は棄却され、新薬が血圧の低下を引き起こすと結論付けることができます。

注: これは、医療で使用される仮説検定の一例にすぎません。その他の一般的な検定には、 1 サンプル t 検定、 2 サンプル t 検定、一元配置分散分析、二元配置分散分析などがあります。

理由 4: 発症率を使用して、ライフスタイルの選択が健康に及ぼす影響を理解する

発生率レポートを使用すると、医療専門家は 2 つの異なるグループ間の発生率を比較できます。

たとえば、喫煙者は 100 人年あたり 7 人の割合で肺がんを発症することがわかっているとします。

逆に、喫煙しない人は 100 人年あたり 1.5 人の割合で肺がんを発症することがわかっているとします。

発生率比 (IRR と略されることが多い) は次のように計算されます。

• IRR = 喫煙者の罹患率 / 非喫煙者の罹患率
• IRR = (7/100) / (1.5/100)
• IRR = 4.67

医療専門家がこの値をどのように解釈するかは次のとおりです。喫煙者の肺がん発生率は非喫煙者の肺がん発生率の 4.67 倍です。

この単純な計算により、医療専門家は、さまざまなライフスタイルの選択 (喫煙など) が個人の健康にどのような影響を与えるかをよりよく理解できるようになります。

追加リソース

次の記事では、他の分野における統計の重要性について説明しています。

なぜ統計が重要なのでしょうか? (統計が重要である 10 の理由!)
看護における統計の重要性
ビジネスにおける統計の重要性
経済学における統計の重要性
教育における統計の重要性