Last Updated on 2023年7月19日 by カメさん

こんにちは!看護師のカメさん(@49_kame)です。
この記事は5~6分で読めます。

今回は、t検定などの2つの群に関する統計解析について解説するよ!
研究では統計解析のために膨大なデータ(アンケート調査のデータなど)を入力する作業が必要となります。これは単純作業ですが、多大な労力と時間を要します。また正確性も重要になります。そのため、データ入力を専門業者に依頼することも1つの選択肢だと思います。
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目次
2つのグループの差を比較するとはどういうこと?
2つのグループの差を分析する場合には、「2標本:独立した2群」と「1標本:対応のあるデータ」2つのパターンがあります。
2標本:独立した2群とは?
介入群と対照群など異なる2群を比較するパターン
1標本:対応のあるデータとは?
介入前後など、同じ群を比較するパターン
分析方法にはどんな種類があるの?

2つのグループの差を比較する分析方法を決定する際は以下のことに留意します。
分析方法を決定する際のポイントとは?
- 「独立した2群か」「対応のあるデータか」
- 「パラメトリックか」「ノンパラメトリックか」
パラメトリックとは正規分布のことです。正規分布に従うかどうかも分析方法を選ぶ上で重要な要素になるので確認するようにしてください。
パラメトリックの場合は等分散も確認する
2標本でパラメトリックの場合は、さらに等分散かどうかも確認する必要があるので注意してください。

分析方法はどうやって選ぶの?
上記の分類を踏まえた上で、分析方法を決める際は以下のフローチャートを参照してください。


正規分布の確認と等分散の確認は普段の有意水準の考え方と違って、正規分布や等分散がp≧0.05だから注意してね。
論文ではどのように使われている?
わかりにくいと思うので実際に論文を見て説明していきます。
論文1:異なる2群を比較するパターン「独立した2群のデータの比較」
この論文は介入群と対照群の独立した2群を設定した、がん患者への看護介入に関する研究です。
アウトカムは意思決定に関する尺度(Decisional Conflict Scale; DCS)と、不安に関する尺度(state-trait anxiety inventory-from JYZ: STAI-JYZ)を使用して評価してます。
DCSとSTAI の得点差を、有意水準0.05で2標本のt検定で比較しています。
論文2:同じ群を比較するパターン「対応のあるデータの比較」

看護学生と薬学生が協同して学ぶ実習の前後で看護学生に対してアンケートを取った専門職連携教育(Inter professional Education;IPE)に関する論文です。つまり実習の前後でどのような変化があるかを見た論文です。
この論文で使われているRIPLSという尺度は、The Readiness for Inter professional Learning ScaleというIPEの準備状況を評価する尺度の日本語版です。
このRIPLS の合計得点は、学年ごとに実習前後の 2 時点を Wilcoxon の符号付き順位検定で比較しています。

正規分布じゃなかったから対応のあるt検定じゃなくてWilcoxonの符号付順位検定を使用したんだね。
まとめ

- 2標本の比較と、1標本の前後比較の2つがある
- 分析方法は決める時は3つのポイントを確認する
- 独立した2群か対応のある群か
- パラメトリックかノンパラメトリックか
- パラメトリックならば等分散かどうか

今回は2群の差について確認したけど、2群の関係性を見るための相関分析という分析方法もあるよ。
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おまけ
独立した2群の比較で紹介した論文ですが、がん患者の意思決定支援への看護介入の効果を検討した論文でした。意思決定は看護の様々な場面で必要とされていて、今後も重要視されていくと思います。このように、なかなか目で見えない看護の効果を検討する研究は、看護の発展のためにも、また研究を通して看護の素晴らしさを伝えていくためにも意義深いと感じました。
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