こんにちはHitouchです。
@hitouch_life
統計解析で相手にするのは「データ」です。
患者を相手にしているメディカルスタッフの中には、「データ」にアレルギーを示す人もいるでしょう。
しかし、思い出してください。
メディカルスタッフも普段からデータを取り扱っているはずです。
- 性別
- 年齢
- 身長
- 体重
- 血圧
- 尿蛋白
- 腫瘍マーカー
- ・・・
日常的に扱っているデータは多岐に渡ります。
そんなに毛嫌いしなくても、データは身近にあるのです。
身近にあるデータを、分かりやすくグループ分けしてみませんか？
上手くグループ分けすることができれば、取り扱うデータがもう少し分かりやすくなるはずです。
データの種類ってどれだけあるの？
- 男性？女性？
- 24歳？60歳？
- ステージⅡ？ステージⅣ？
- 生存期間10ヶ月？12ヶ月？
一括りにデータといえども、その種類は多様です。
統計解析を学ぶためには、ある程度グループ分けして整理する必要があります。
連続変数
あらゆる値をとり得る、データに「切れ目」がない数の集団を、連続変数といいます。
体重・身長・血圧・血糖値等は全て連続変数です。
順序変数
データに「切れ目」があり、更に順序がある場合を順序変数といいます。
例えば、がんの進行ステージは「Ⅰ」「Ⅱ」「Ⅲ」「Ⅳ」とデータに切れ目があります。
ステージⅠとスタージⅡの間にはなにもありません。
しかし、スタージⅠからステージⅣにかけて腫瘍が進行していくというデータの「順序」は存在します。
このような場合が順序変数です。
検査で用いられる「＋」「2＋」「3＋」等のデータも順序変数です。
名義変数
男性・女性
効果が「ある」・「ない」
血液型が「A型」・「B型」・「O型」・「AB型」
データに繋がりがなく、順序もない場合を名義変数といいます。
イベント発生までの期間
がん治療を行うのであれば必ず知っていなければいけない言葉がOS（Overall Survival）です。
OSは全生存期間を表現しています。
OSを比較するためには、「死亡までの期間」というデータが必要です。
あるイベントが発生するまでの期間を扱う際には「期間」という概念を持つデータが必要です。
実際にデータを分類してみよう！
ある果樹園には、「りんご」と「みかん」の木が沢山植えられています。
さて、この果樹園にはどんなデータが実っているでしょう？
果物という集団の中には、「りんご」と「みかん」という2つの名義変数が存在します。
りんごの木には、50gから100gの様々なサイズのりんごが実っています。
これは50g～100gという切れ目のないデータです。
つまり連続変数です。
実ったみかんを出荷したところ、「イマイチ」「普通」「良品」「最良品」と4第階に分けられて値段がつきました。
「イマイチ」「普通」「良品」「最良品」は切れ目があって順序がある、順序変数です。
りんごは、実ってから美味しく食べられるようになるまで、5週間かかるのに対して、みかんは3週間で食べごろをむかえます。＊）数字は適当です
このデータには「期間」の概念が存在しています。
このように、ありとあらゆるデータは、グループ分けして整理することができます。
グループ分けすることで、統計解析のイメージがしやすくなりますので、この考え方を覚えておくことは大切です。
患者さんの性別は？
患者さんの年齢は？
薬の用量は？
尿検査の値は？
身の回りに様々なデータがあるはずです。
自分で分類してみて下さい。
この記事を読んだあなたはもう・・・
簡単にデータを分類できるはずです。
Sincerely,
Hitouch
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【この記事の編集者】
Hitouch「T」
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