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* * 疫学初級者研修　 ～２×２表～ 平成１２年２月１４日（月） １３：００～ 岡山理科大学情報処理センター 食中毒発生時… 収集した情報 どのように情報を分析し、 評価するか？ 分析 評価 ②推定と検定 ①分析に使用する指標 ２×２表 （疾病の有無） （曝露の有無） 有症 食べない 食べた 健康 ａ ｃ ｂ ｄ ①分析に使用する指標 分析に使用する指標の例 １　相対危険度（Relative Risk) ２　オッズ比（Odds Ratio) ３　リスク差 ４　寄与割合 １　相対危険度（Relative Risk：リスク比) 「食べた人」たちと「食べない人」たちが　それぞれ どのくらい発症しているか（発症割合）を比べたもの ａ／ａ＋ｂ ｃ／ｃ＋ｄ ＲＲ＝ 「食べた人」の 発症割合 「食べない人」の 発症割合 ◆ＲＲ＝１の場合 　　食べた人と食べない人の発症割合は同じ 　　→両群に差はない ◆ＲＲ＞１の場合 　　食べた人の発症割合の方が大きい 　　→食べた人の方がより発症している ◆ＲＲ＜１の場合 　　食べない人の発症割合の方が大きい 　　→食べない人の方がより発症している 　　相対危険度（Relative Risk：リスク比) ２　オッズ比（Odds Ratio) 食べた人の発症オッズ ａ／ａ＋ｂ ｂ／ａ＋ｂ 食べない人の発症オッズ ｃ／ｃ＋ｄ ｄ／ｃ＋ｄ 有症 食べない 食べた 健康 ａ ｃ ｂ ｄ 喫食群の発症オッズと 非喫食群の発症オッズの比 オッズ比とは… 発症オッズ比＝ ａ／ａ＋ｂ ｂ／ａ＋ｂ ｃ／ｃ＋ｄ ｄ／ｃ＋ｄ ＝ ａｄ ｂｃ 有症 食べ ない 食べた 健康 ａ ｃ ｂ ｄ 有症群の暴露オッズ ａ／ａ＋ｃ ｃ／ａ＋ｃ ｂ／ｂ＋ｄ ｄ／ｂ＋ｄ 健康群の暴露オッズ 暴露オッズ比＝ ａ／ａ＋ｃ ｃ／ａ＋ｃ ｂ／ｂ＋ｄ ｄ／ｂ＋ｄ ＝ ａｄ ｂｃ ※暴露オッズ比 ◆ＯＲ＝１の場合 　　食べた人と食べない人の発症割合は同じ 　　→両群に差はない オッズ比（Odds Ratio) ◆ＯＲ＞１の場合　　　　　　　　　　　　　食べた人の発症割合の方が大きい　　→食べた人の方がより発症している ◆ＯＲ＜１の場合　　　　　　　　　　　　　食べない人の発症割合の方が大きい　　→食べない人の方がより発症している オッズ比の「点推定」と「区間推定」 点推定 区間推定 （信頼区間） ９５％信頼区間とは… 「信頼区間の中に真の値が入っていることが ９５％信頼できる」という意味 ln(９５％C.I)= ln(OR)±1.96√（1/a+1/b+1/c+1/d) ｌｎ:自然対数 数値の見方（オッズ比と信頼区間） ３　χ２値 喫食の有無　と　発症の有無　が互いに関連があるか どうかを判定するもの ◆食中毒の場合は、通常「食品と発症に関連がある」という結　論を導くために、まず「食品と発症には関連がない」という帰　　無仮説　を設定する。 ◆得られたデータからχ２値を計算し、有意水準αの棄却点ｃ　と比べ、χ２値が大きければ帰無仮説が捨てられ、対立仮説　「食品と発症に関連がある」を採択する。 ３　χ２値 χ２＝ （ａ＋ｂ）（ｃ＋ｄ）（ａ＋ｃ）（ｂ＋ｄ） （ａｄ－ｂｃ）２ｎ χ２＝ （ａ＋ｂ）（ｃ＋ｄ）（ａ＋ｃ）（ｂ＋ｄ） （｜ａｄ－ｂｃ｜－ｎ／２）２ｎ ※ａ，ｂ，ｃ，ｄ の帰無仮説のもとでの期待値　　のいずれかが５以下の値を取るとき （ｎ＝ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ） （Ｙａｔｅｓの補正値） ３　χ２値における注意点 ●仮説を検証する方法である ●関連性の有無の判定しかできない ●ａ，ｂ，ｃ，ｄの数値が大きくなればなるほど 　 関連性の度合いに関わらずχ２値は大きくなる χ２ この面積が有意水準α Ｃ ※χ２検定の考え方 検定のルール　：　　χ２＞Ｃ　→　関連がある 　　　　　　　　　　　　　Ｐ ＜ α →　関連がある 検定において誤りを犯す確率が「α」 このときにχ２がとり得る限界値が「ｃ」 （例） α＝０．０５のとき Ｃ＝３．８４χ２＝４．０なら５％有意 χ２ χ２ この面積がＰ値 ４　　Ｐ値 （例） χ２＝４．０のときＰ＝０．０４５５このとき５％有意 Ｃ χ２ ②推定と検定 推定と検定 推定：ある指標を定量的に 　　　　推測すること 検定：ある仮説の正しさを 　　　　検証すること 「Ａさんの先週の晩酌は（１合，２合，２合，１合，３合，１合，０合）であった．」 このデータから最近の平均酒量を知りたい． 推定 １年前は平均１．５合／日であった．最近は酒量が増えたかこのデータで判定したい． 検定 *