医学書院／週刊医学界新聞 【連載 実践統計学入門】 （第２２６５号 1997年11月17日）
(8) 重回帰分析（最終回） ●事例1 平均血圧値（mBP）と年齢，性別，ウエスト・ヒップ比（WHR），ボディ・マス・インデックス（BMI），血清インスリン値（IRI），空腹時血糖値（FPG），総コレステロール（TC），尿中Na排泄量（uNa／cre）との関係を調べるため30名を抽出し，表1のような結果を得た。 ●重回帰分析 重回帰分析とは，従属変数（y）と独立変数（x）との関係を調べ，y＝a＋b1x1＋b2x2＋…biという関係式（重回帰式）を作成し，その式から独立変数の従属変数に及ぼす影響を検討する方法である。重回帰式の求め方は相関をみるときと同じ考え方を適用する。すなわち，（実測値Y－予測値y＝a＋b1x1＋b2x2＋……bi）2を最小となるようにb1，b2，biを求める方法である。 事例のデータからmBPと年齢，IRIに注目してみよう。これらの間にはどのような関係があるだろうか。加
医学書院／週刊医学界新聞 【連載 実践統計学入門】 （第２２３２号 1997年3月17日）
(2) 相関・回帰 ●事例 ある研究者が慢性気管支炎患者11名を6週間にわたり次の3つの指標について測定した結果，ピーク呼気流量率は喀痰中のヒスタミン濃度と負の相関があり，好中球濃度とは相関を認めなかったと報告した。報告者は最小値，最大値，平均値を示したが，そのうちの平均値を表1に抜粋した1）。 ●2つの関係 2変数x，yの関係を見るとき，xとyの間に区別を設けず対等に見る見方を相関といい，xからyを見るとき回帰という。 事例を検討するとき，図示せずにデータが表のままでは関係がはっきりしない。横軸にx，縦軸にyをとって，各データを2次元平面にプロットしてみると2つの関係がはっきりする。このような図を散布図（scattergram）と呼ぶ。 ●散布図と分割表 事例のピーク呼気流量率と喀痰中のヒスタミン濃度を散布図にプロットしてみよう。今ではコンピュータ統計ソフトにデータ入力すると，簡単に描出
医学書院／週刊医学界新聞 【連載 実践統計学入門】 （第２２４５号 1997年6月23日）
(5) カイ２乗検定 ●事例1 ある病気に対する治療法Aの治癒率は6／8で75％，治療法Bの治癒率は2／6で33％であった1）。治療法Aと治療法Bとの効果には有意な差があるだろうか？ ●2×2分割表 母集団の分布がはっきりしない時に行なう検定をノンパラメトリック検定という。つまり，「正規分布をする母集団」などという仮定を抜きにして検定しようというのである。ノンパラメトリック検定にはさまざまな方法が知られている。ここでは最も単純な分割表を用いたカイ2乗検定について述べる。 まず，2群の差が有意であるか検討するには，2×2分割表を書くのがよい（表1）。 ●期待値の求め方 治療法AとBに差がないと仮定すると，2×2表はどのようになるだろうか。 表1から，治療した14人のうち8人が治癒しているので全体の治癒率は8／14である。治療法Aを受けている8人のうち，治癒する期待値は8×8／14＝4.57人
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