(57)【要約】【課題】調査機関による認定調査結果が適切であるかを検証することにより、不適切な調査機関を特定できる認定調査機関検証システム及び認定調査機関検証プログラムを提供する。【解決手段】過去に実施された要介護認定調査の結果である要介護認定基準時間を含む認定データを、調査を実施した調査機関毎にグループ分けした状態で認定データ記憶手段１１に保持する。この認定データ記憶手段１１に保持された認定データを用い、各調査機関についてそれぞれ平均要介護認定基準時間を抽出し、標準測度演算手段１３により、これら各平均要介護認定基準時間の平均値及び標準偏差を求め、この平均値及び標準偏差と調査機関別の平均要介護認定基準時間とから調査機関別の前記平均要介護認定基準時間に関する標準測度をそれぞれ求める。この標準測度演算手段１３により求められた平均要介護認定基準時間の標準測度が予め設定した範囲から外れる突出調査機関を突出値検出手段１４により検出する。【選択図】図１
2011048450.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去に実施された要介護認定調査の結果である要介護認定基準時間を含む認定データを、調査を実施した調査機関毎にグループ分けした状態で保持する認定データ記憶手段と、
この認定データ記憶手段に保持された認定データを用い、各調査機関についてそれぞれ平均要介護認定基準時間を抽出し、これら各平均要介護認定基準時間の平均値及び標準偏差を求め、この平均値及び標準偏差と調査機関別の平均要介護認定基準時間とから調査機関別の前記平均要介護認定基準時間に関する標準測度をそれぞれ求める標準測度演算手段と、
この標準測度演算手段により求められた平均要介護認定基準時間の標準測度が予め設定した範囲から外れる突出調査機関を検出する突出値検出手段と
を備えたことを特徴とする認定調査機関検証システム。
【請求項２】
前記平均要介護認定基準時間は、複数の区分別に求められた区分別平均要介護認定基準時間の合計値であり、
前記標準測度演算手段は、これら各区分別平均要介護認定基準時間についても区分別に平均値及び標準偏差を求め、各区分別平均要介護認定基準時間と、対応する区分の前記区分別平均値及び標準偏差とから、各区分別平均要介護認定基準時間の標準測度をそれぞれ求める機能を有し、
前記突出値検出手段は、前記標準測度演算手段により求められた各区分別平均要介護認定基準時間の標準測度のうち、予め設定した範囲から外れる突出した区分別平均要介護認定基準時間の標準測度を検出する機能を有する
ことを特徴とする請求項１に記載の認定調査機関検証システム。
【請求項３】
前記区分別平均要介護認定基準時間は、複数の判断項目がツリー状に配置され、これら判断項目を経た各最終端に要介護時間と個別のｉｄが設定されている葉をそれぞれ有する要介護認定基準時間算出用の樹形図を用い、この樹形図の前記判断項目に、要介護認定調査結果の対応する項目をあてはめることにより到達した最終端の葉に設定された時間を、対応する区分の要介護認定規準時間として要介護認定申請者毎に算出したものの平均値であり、
この区分別平均要介護認定基準時間の基となった前記樹形図における葉の前記ｉｄ毎の発生度数を前記調査機関毎に求めておき、予め設定したモデル調査機関のｉｄ毎の発生度数と、検証対象調査機関のｉｄ毎の発生度数とからｉｄ毎のカイ二乗値を求め、これらｉｄ毎のカイ二乗値を合計して対応する区分のカイ二乗値を求めるカイ二乗演算手段と、
このカイ二乗演算手段により求められた区分毎のカイ二乗値と予め設定された有意水準とから前記モデル調査機関と検証対象調査機関の互いに対応する区分のデータにずれはあるかを判断するカイ二乗検定手段とをさらに有し、
前記標準測度演算手段は、前記ｉｄ毎のカイ二乗値の平均値及び標準偏差を求め、このｉｄ毎のカイ二乗値とそれらの前記平均値及び標準偏差とからｉｄ毎の標準測度を求める機能を有し、
前記突出値検出手段は、前記標準測度演算手段により求められた前記ｉｄ毎の標準測度のうち、予め設定した範囲から外れる標準測度のｉｄを、特にずれの大きいｉｄとして検出する機能を有する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の認定調査機関検証システム。
【請求項４】
前記認定データ記憶手段に保持された、調査機関毎にグループ分けされた認定データのうち、この認定データ数が所定数に達しない調査機関を検証対象から除外する除外手段を有し、
前記標準測度演算手段は、検証対象となる調査機関別の、特定年齢以上の調査対象者の平均年齢から、検証対象となる各調査機関の母集団における平均年齢及び標準偏差を求め、調査機関別の前記平均年齢と、前記母集団における平均年齢及び標準偏差とから、調査機関別に前記平均年齢の標準測度を求める機能を有し、
前記突出値検出手段は、前記標準測度演算手段により求められた前記調査機関別の平均年齢の標準測度のうち、予め設定した範囲から外れる標準測度の調査機関を年齢構成が特異な調査機関として検出する機能を有し、
前記除外手段は、前記突出値検出手段により検出された年齢構成が特異な調査機関を検証対象から除外する機能をも有する
ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の認定調査機関検証システム。
【請求項５】
過去に実施された要介護認定調査の結果である要介護認定基準時間を含む認定データを、調査を実施した調査機関毎にグループ分けした状態で保持する認定データ記憶手段から認定データを読み出させ、
標準測度演算手段により、この読み出した認定データから、各調査機関についてそれぞれ平均要介護認定基準時間を抽出し、これら各平均要介護認定基準時間の平均値及び標準偏差を求めさせると共に、この平均値及び標準偏差と調査機関別の平均要介護認定基準時間とから調査機関別の前記平均要介護認定基準時間に関する標準測度をそれぞれ求めさせ、
突出値検出手段により、この求められた平均要介護認定基準時間の標準測度が予め設定した範囲から外れる突出調査機関を検出させる
機能をコンピュータに実現させるための認定調査機関検証プログラム。
【請求項６】
前記平均要介護認定基準時間は、複数の区分別に求められた区分別平均要介護認定基準時間を合計して求められており、
前記標準測度演算手段により、これら各区分別平均要介護認定基準時間についても区分別に平均値及び標準偏差を求めさせると共に、各区分別平均要介護認定基準時間と、対応する区分の前記平均値及び標準偏差とから、各区分別平均要介護認定基準時間の標準測度をそれぞれ求めさせ、
前記突出値検出手段により、前記標準測度演算手段により求められた各区分別平均要介護認定基準時間の標準測度のうち、予め設定した範囲から外れる突出した区分別平均要介護認定基準時間の標準測度を検出させる
機能をコンピュータに実現させるための請求項５に記載の認定調査機関検証プログラム。
【請求項７】
前記区分別平均要介護認定基準時間は、複数の判断項目がツリー状に配置され、これら判断項目を経た各最終端に要介護時間と個別のｉｄが設定されている葉をそれぞれ有する要介護認定基準時間算出用の樹形図を用い、この樹形図の前記判断項目に、要介護認定調査結果の対応する項目をあてはめることにより到達した最終端の葉に設定された時間を、対応する区分の要介護認定規準時間として要介護認定申請者毎に算出したものの平均値であり、
カイ二乗演算手段により、区分別平均要介護認定基準時間の基となった前記樹形図における葉の前記ｉｄ毎の発生度数を前記調査機関毎に求めておき、予め設定したモデル調査機関のｉｄ毎の発生度数と、検証対象調査機関のｉｄ毎の発生度数とからｉｄ毎のカイ二乗値を求め、これらｉｄ毎のカイ二乗値を合計して対応する区分のカイ二乗値を求めさせ、
カイ二乗検定手段により、前記カイ二乗演算手段により求められた区分毎のカイ二乗値と予め設定された有意水準とから前記モデル調査機関と検証対象調査機関の互いに対応する区分のデータにずれはあるかを判断させ、
前記標準測度演算手段により、前記ｉｄ毎のカイ二乗値の平均値及び標準偏差を求め、このｉｄ毎のカイ二乗値とそれらの前記平均値及び標準偏差とからｉｄ毎の標準測度を求めさせ、
前記突出値検出手段により、前記標準測度演算手段により求められた前記ｉｄ毎の標準測度のうち、予め設定した範囲から外れる標準測度のｉｄを、特にずれの大きいｉｄとして検出させる
機能をコンピュータに実現させるための請求項５又は請求項６に記載の認定調査機関検証プログラム。
【請求項８】
除外手段により、前記認定データ記憶手段に保持された、調査機関毎にグループ分けされた認定データのうち、この認定データ数が所定数に達しない調査機関を検証対象から除外させ、
前記標準測度演算手段により、検証対象となる調査機関別の、特定年齢以上の調査対象者の平均年齢から、検証対象となる各調査機関の母集団における平均年齢及び標準偏差を求め、調査機関別の前記平均年齢と、前記母集団における平均年齢及び標準偏差とから、調査機関別に前記平均年齢の標準測度を求めさせ、
前記突出値検出手段により、前記標準測度演算手段により求められた前記調査機関別の平均年齢の標準測度のうち、予め設定した範囲から外れる標準測度の調査機関を年齢構成が特異な調査機関として検出させ、
前記除外手段により、前記突出値検出手段により検出された年齢構成が特異な調査機関を検証対象から除外させる
機能をコンピュータに実現させるための請求項５乃至請求項７のいずれかに記載の認定調査機関検証プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、介護保険制度において、要介護認定申請者に対して認定調査を実施する認定調査機関を検証するための認定調査機関検証システム及び認定調査機関検証プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
介護保険制度は、管理監督を行う厚生労働省の下、各市区町村が保険者（グループ）となって運営している。この介護保険制度では、市区町村の住民が介護サービスの利用を希望する場合、市区町村に要介護認定の申請を行う。申請があると、市区町村は調査機関から認定調査員を派遣し、要介護認定申請者の身体状況などについて認定調査を行う。この認定調査は、予め設定された複数の認定調査項目について、各項目に設定された選択肢を選択することにより行う。また、各項目の選択肢では表現し切れないことについては、特記事項として調査員が自由記載を行う。同時に市区町村は主治医に意見書の作成を求める。
【０００３】
認定調査結果はコンピュータに入力され、樹形図を用いた所定の認定プログラムにより要介護認定等基準時間が算出され、この算出された要介護認定等基準時間に基づく要介護度（非該当、要支援１、２、要介護１〜要介護５までの各段階）が一次判定結果として出力される。
【０００４】
この後、保健・医療・福祉の専門家からなる介護認定審査会で、一次判定結果、主治医意見書及び特記事項、さらには厚生労働省提示の参考指標の内容を総合的に確認し、二次判定が行われ、介護（支援）を要するかどうか、また、介護（支援）を要する場合はどの程度の介護（支援）を要するかについての判定を行う。そして、この介護認定審査会の判定に基づき、保険者である市区町村が要介護（要支援）認定を行う（例えば、特許文献１参照）。すなわち、要介護認定において、介護が必要と認定された人は、要支援１、２と要介護１〜５の７つの区分（要介護度）のいずれかに認定され、この区分に応じたサービスを受けることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−５８８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
この要介護度を決める基準は、介護の手間がどのくらいかかるか（要介護認定基準時間）に基づいており、その要介護認定基準時間は、前述のように、自治体や自治体に委託された調査機関の調査員による聞き取りの調査結果（基本調査７４項目）をコンピュータに入力して算出される。このように、この調査機関の調査員による調査結果が、要介護度を決定する上で基礎データとなる。したがって、この調査は正確でなければならず、その調査結果を調査機関別に検証できることが望ましい。
【０００７】
調査機関の調査内容を検証する一つの方法として、ある調査機関によって算出された要介護認定基準時間が、モデルグループ（適切な認定調査を実施する理想的な調査機関のグループ、例えば、調査員に対する教育指導が徹底されている、予め特定された調査機関の集まり）、或いは、調査機関の母集団の平均値と比較して、突出しているか、をチェックすることが考えられる。チェックの結果、突出している場合、該当の調査機関の調査方法や判断が適切ではない可能性がある。
【０００８】
従来、このような突出した値（突出値）を明らかにする仕組みがなく、また、その要因を明らかにする仕組みが存在していない。したがって、適切でない調査方法や判断を行っている調査機関を特定し、その妥当性を検討することが行われていなかった。
【０００９】
本発明の目的は、調査機関による認定調査結果が適切であるかを検証することにより、不適切な調査機関を特定できる認定調査機関検証システム及び認定調査機関検証プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明による認定調査機関検証システムは、過去に実施された要介護認定調査の結果である要介護認定基準時間を含む認定データを、調査を実施した調査機関毎にグループ分けした状態で保持する認定データ記憶手段と、この認定データ記憶手段に保持された認定データを用い、各調査機関についてそれぞれ平均要介護認定基準時間を抽出し、これら各平均要介護認定基準時間の平均値及び標準偏差を求め、この平均値及び標準偏差と調査機関別の平均要介護認定基準時間とから調査機関別の前記平均要介護認定基準時間に関する標準測度をそれぞれ求める標準測度演算手段と、この標準測度演算手段により求められた平均要介護認定基準時間の標準測度が予め設定した範囲から外れる突出調査機関を検出する突出値検出手段とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明では、前記平均要介護認定基準時間は、複数の区分別に求められた区分別平均要介護認定基準時間の合計値であり、前記標準測度演算手段は、これら各区分別平均要介護認定基準時間についても区分別に平均値及び標準偏差を求め、各区分別平均要介護認定基準時間と、対応する区分の前記区分別平均値及び標準偏差とから、各区分別平均要介護認定基準時間の標準測度をそれぞれ求める機能を有し、前記突出値検出手段は、前記標準測度演算手段により求められた各区分別平均要介護認定基準時間の標準測度のうち、予め設定した範囲から外れる突出した区分別平均要介護認定基準時間の標準測度を検出する機能を有するように構成してもよい。
【００１２】
また、本発明では、前記区分別平均要介護認定基準時間は、複数の判断項目がツリー状に配置され、これら判断項目を経た各最終端に要介護時間と個別のｉｄが設定されている葉をそれぞれ有する要介護認定基準時間算出用の樹形図を用い、この樹形図の前記判断項目に、要介護認定調査結果の対応する項目をあてはめることにより到達した最終端の葉に設定された時間を、対応する区分の要介護認定規準時間として要介護認定申請者毎に算出したものの平均値であり、この区分別平均要介護認定基準時間の基となった前記樹形図における葉の前記ｉｄ毎の発生度数を前記調査機関毎に求めておき、予め設定したモデル調査機関のｉｄ毎の発生度数と、検証対象調査機関のｉｄ毎の発生度数とからｉｄ毎のカイ二乗値を求め、これらｉｄ毎のカイ二乗値を合計して対応する区分のカイ二乗値を求めるカイ二乗演算手段と、このカイ二乗演算手段により求められた区分毎のカイ二乗値と予め設定された有意水準とから前記モデル調査機関と検証対象調査機関の互いに対応する区分のデータにずれはあるかを判断するカイ二乗検定手段とをさらに有し、前記標準測度演算手段は、前記ｉｄ毎のカイ二乗値の平均値及び標準偏差を求め、このｉｄ毎のカイ二乗値とそれらの前記平均値及び標準偏差とからｉｄ毎の標準測度を求める機能を有し、前記突出値検出手段は、前記標準測度演算手段により求められた前記ｉｄ毎の標準測度のうち、予め設定した範囲から外れる標準測度のｉｄを、特にずれの大きいｉｄとして検出する機能を有するように構成してもよい。
【００１３】
また、本発明では、前記認定データ記憶手段に保持された、調査機関毎にグループ分けされた認定データのうち、この認定データ数が所定数に達しない調査機関を検証対象から除外する除外手段を有し、前記標準測度演算手段は、検証対象となる調査機関別の、特定年齢以上の調査対象者の平均年齢から、検証対象となる各調査機関の母集団における平均年齢及び標準偏差を求め、調査機関別の前記平均年齢と、前記母集団における平均年齢及び標準偏差とから、調査機関別に前記平均年齢の標準測度を求める機能を有し、前記突出値検出手段は、前記標準測度演算手段により求められた前記調査機関別の平均年齢の標準測度のうち、予め設定した範囲から外れる標準測度の調査機関を年齢構成が特異な調査機関として検出する機能を有し、前記除外手段は、前記突出値検出手段により検出された年齢構成が特異な調査機関を検証対象から除外する機能をも有するように構成してもよい。
【００１４】
さらに、本発明による認定調査機関検証プログラムは、上記認定調査機関検証システムをコンピュータ上で動作させるものである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、ある調査機関の要介護認定基準時間が、調査機関の母集団の平均値と比較して突出しているかどうかのチェックを行なうことで認定調査結果を検証することができる。また、突出が確認できた場合、その要因をさらに詳細な項目の突出値を段階的にチェックすることもでき、突出要因を明らかにし、該当の調査機関の調査方法や判断が適切か、についての検討ができ、調査機関に向けた指導・説明を可能とするものである。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明による調査機関検証システムの一実施の形態を説明する概念ブロック図である。
【図２】本発明の一実施の形態における標準測度演算手段を説明する機能ブロック図である。
【図３】本発明の一実施の形態における突出値検出手段を説明する機能ブロック図である。
【図４】本発明の一実施の形態におけるカイ二乗演算手段を説明する機能ブロック図である。
【図５】本発明の一実施の形態におけるカイ二乗検定手段を説明する機能ブロック図である。
【図６】本発明の一実施の形態における特異な年齢構成の調査機関を検証対象から除外するための動作を説明するフローチャートである。
【図７】本発明の一実施の形態における要介護認定基準時間が突出した調査機関を検出するための動作を説明するフローチャートである。
【図８】本発明の一実施の形態における各調査機関の調査対象年齢構成を表形式で表す図である。
【図９】本発明の一実施の形態における各調査機関の平均要介護認定基準時間を表形式で表す図である。
【図１０】本発明の一実施の形態における各調査機関の区分別の平均要介護認定基準時間を表形式で表す図である。
【図１１】本発明の一実施の形態における民間調査機関のｉｄ別カイ二乗値を用いた検証内容を表形式で表す図である。
【図１２】本発明の一実施の形態における直営調査機関のｉｄ別カイ二乗値を用いた検証内容を表形式で表す図である。
【図１３】食事区分における要介護認定基準時間算出用の樹形図を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の一実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００１８】
図１は、この実施の形態における調査機関検証システムの概念構成を示している。この調査機関検証システムは、例えば、ある自治体単位で、その自治体の直営調査機関や自治体に委託された民間調査機関などの複数の調査機関の調査結果である各平均要介護認定基準時間の突出有無をチェックするものであり、認定データ記憶手段１１、除外手段１２、標準測度演算手段１３、突出値検出手段１４、カイ二乗演算手段１５、カイ二乗検定手段１６を有する。これら各手段１１，１２，１３，１４，１５，１６は、コンピュータ及びその周辺機器により実現され、予め設定されたプログラムにより、所定の処理を実行する。
【００１９】
認定データ記憶手段１１は、各調査機関が、それぞれ要介護認定申請者に対して過去に実施した要介護認定調査の結果である要介護認定基準時間を含む認定データを、調査機関別にグループ分けした状態で保持している。
【００２０】
除外手段１２は、認定データ記憶手段１１に保持された、調査機関別にグループ分けされた認定データのうち、この認定データ数が所定数に達しない調査機関を検証対象から除外する機能を有する。すなわち、データ数が少ない場合は、検証結果が少ないデータの値に強く影響され、正確な検証が困難になるこのような調査機関は除外する。また、この除外手段１２は、調査対象となる要介護認定申請者の、特定年齢以上の平均年齢が、母集団の平均年齢に比べて、予め設定した範囲から外れた特異な年齢構成の調査機関についても、この調査機関を検証対象から除外する。すなわち、一般的に、要介護認定基準時間は、要介護認定調査対象者の年齢が高いほど長くなり、年齢が低いほど短くなる。したがって、要介護認定調査対象者（要介護認定申請者でもある）の年齢構成が高年齢又は低年齢のどちらかに偏っていると、調査結果が適切であっても、年齢構成の偏りに起因して、母集団の調査結果に対して突出値として表れることがあり、正確な検証が困難となるので、年齢構成が特異な調査機関も、検証対象から除外することとする。
【００２１】
標準測度演算手段１３は、検証対象となるデータが複数ある場合、個々のデータが全体の中でどのような位置にあるかを示す標準測度の値を求めるものである。すなわち、図２で示すように、検証対象となる複数のデータｘｉについて、平均値算出部１３１により平均値μを求めると共に、標準偏差算出部１３２により標準偏差σを求める。そして標準測度算出部により、標準測度ｔｉを次式（１）により求める。
【００２２】
ｔｉ＝（ｘｉ−μ）／σ                    ・・・（１）
但し、ｉ＝１〜ｎ
突出値検出手段１４は、この標準測度演算手段１３により求められた標準測度のそれぞれが、予め設定した範囲から外れるか、を判断する。すなわち、図３で示すように、突出値検出手段１４には、予定した範囲を特定する閾値Ｓ（例えば、±１．９６σ等）が設定されており、各標準測度ｔｉがこの閾値の範囲内に入るかを判定している。その結果、閾値の範囲に入らないデータは突出値データとして判別する。閾値を±１．９６σとすると、平均がμで、標準偏差がσの母集団の個々のデータｘｉは、μ±１．９６σの範囲に９５％の確率で収まる。したがって、残りの５％が突出値データとなる。
【００２３】
カイ二乗演算手段１５は、検証対象調査機関における複数の発生事象にそれぞれｉｄを付与し、このｉｄ別の発生度数（実測度数）と、理論度数とから、ずれの程度をカイ二乗値Ｘ＾２として算出する。理論度数は、詳細は後述するが、予め設定したモデル調査機関の対応するｉｄ別の発生度数（実測度数）から算出されるもので、図４で示すように、認定データ記憶手段１１に保持された、検証対象調査機関の実測データから、ｉｄ別の実測度数抽出部１５１により検証対象調査機関におけるｉｄ別の実測度数Ａ［ｉｄ］を抽出する。また、同じく認定データ記憶手段１１に保持された、モデル調査機関の実測データの中のｉｄ別実測度数を用いて、ｉｄ別理論度数算出部１５２により、検証対象調査機関におけるｉｄ別の理論度数Ｂ［ｉｄ］を算出する。
【００２４】
ここで、理論度数Ｂ［ｉｄ］とは、モデル調査機関のｉｄ別の実測度数（度数分布）の合計値を、比較対象となる対象調査機関のｉｄ別の実測度数Ａ［ｉｄ］の合計値に一致させることで算出される対象調査機関の期待される度数分布である。この理論度数Ｂ［ｉｄ］は次式（２）で求められる。
【００２５】
対象調査機関のｉｄ別理論度数Ｂ［ｉｄ］＝
対象調査機関のｉｄ別実測度数Ａ［ｉｄ］の合計値×
（モデル調査機関のｉｄ別実測度数／モデル調査機関のｉｄ別
実測度数の合計値）                                    ・・・（２）
また、モデル調査機関とは、適切な認定調査を実施する理想的な調査機関であり、例えば、調査員に対する教育指導が徹底されている、予め特定された調査機関のことである。
【００２６】
ｉｄ別カイ二乗値算出部１５３は、上記ｉｄ別の実測度数Ａ［ｉｄ］と、ｉｄ別の理論度数Ｂ［ｉｄ］とを用いて、ｉｄ別カイ二乗値Ｘ＾２［ｉｄ］を次式（３）で算出する。
【００２７】
Ｘ＾２［ｉｄ］＝（Ａ［ｉｄ］−Ｂ［ｉｄ］）＾２／Ｂ［ｉｄ］    ・・・（３）
カイ二乗値算出部１５４は、上式（３）により求められたｉｄ別カイ二乗値Ｘ＾２［ｉｄ］を合計することにより、カイ二乗値Ｘ＾２を得る。
【００２８】
カイ二乗検定手段１６は、設定した仮説について検定をおこなう。仮説としては、帰無仮説（モデル調査機関と対象調査機関との調査方法(結果)にずれはない）と、対立仮説（モデル調査機関と対象調査機関にずれが存在する）とが設定されており、モデル調査機関と対象調査機関との調査結果の分布にずれが存在するか、の検定を行う。すなわち、カイ二乗演算手段１５によって、得られたデータが理論値とどの程度ずれているかをカイ二乗値Ｘ＾２として算出しているので、その数値が発生する確率が極めて小さければ帰無仮説を棄却し対立仮説（証明したい仮説、本音）を採択する。
【００２９】
このカイ二乗検定手段１６には、図５で示すように、自由度ｎと有意水準αとが設定される。自由度ｎは、とり得るカテゴリ数（この場合は、ｉｄの数）から−１した値である。すなわち、一方が決まった場合、残りの自由に動かせる数である。有意水準αは、上記自由度ｎによって決まるカイ二乗分布（図４中の曲線で表される。自由度ｎが変わればカイ二乗分布（曲線の形）も変わる）において、カイ二乗値Ｘ＾２がどれくらいの確率で発生するかを判定する。すなわち、カイ二乗値Ｘ＾２の発生確率が有意か（前記帰無仮説を採択する）、棄却するかを判断するための基準である。例えば、有意水準を１％（α＝０．０１）とした場合、横軸で表すカイ二乗値Ｘ＾２が発生する確率が１％未満であれば帰無仮説は破却される。
【００３０】
次に、上記構成の動作を図６及び図７を用いて説明する。この調査機関検証システムは、調査機関が過去に実施した要介護認定調査により得られた要介護認定基準時間の値を調査機関毎に比較し、母集団に対し突出したデータを有する調査機関が存在するかをチェックするものである。このチェックは、例えば自治体単位で行う。この実施の形態では、図８で示すように、ＸＸ市を例にとって説明する。ＸＸ市には、０１から２０までの調査機関が存在し、そのうち調査機関０１、０２はＸＸ市の直営であり、他の調査機関０３〜２０は民間の調査機関とする。
【００３１】
ここで、介護保険制度の管理監督部門が所管する認定支援センターには、全国の保険者（市区町村）の認定データが蓄積保管されている。そこで、調査機関の検証を行う部門は、この認定支援センターからＸＸ市の、各調査機関０１〜２０の認定データを取り出し、図１で示した調査機関検証システムの認定データ記憶手段１１に保持させる。
【００３２】
調査機関検証システムでは、先ず、調査機関０１〜２０別に認定データのグループ分けを行なう（ステップ６０１）。調査機関検証システムは、このグループ分けされた各調査機関の平均要介護認定基準時間を比較し、他の調査機関と比較して突出した値が存在するかをチェックするが、正確なチェックを行うために、前提条件として、調査機関が持つデータのサンプル数やデータの特徴が他の調査機関と著しく異なる調査機関を、除外手段１２により検証対象から除外する。
【００３３】
すなわち、調査機関が持つデータのサンプル数が少なかったり、調査対象者が著しく高齢であったりすると、これらのデータの特徴に依存して突出値が発生する可能性がある。例えば、調査対象に高齢者が著しく多い場合、必然的に要介護認定基準時間が高くなることがあげられる。そこで、このようなデータの特徴を有する調査機関は検証対象から除外する。
【００３４】
そのために、除外手段１２では、予めサンプル数の閾値をｘ件以上と設定しておき、各調査機関０１〜２０について認定データのサンプル数がｘ件以上か否かを判断する（ステップ６０２）。その結果，ｘ件に満たない調査機関は除外する（ステップ６０２：Ｎｏ）。これに対し、ｘ件以上と判断された（ステップ６０２：Ｙｅｓ）調査機関の認定データについては、年齢構成について除外対象かをチェックする。
【００３５】
先ず、６５歳以上の人口比率及び標準測度を算出し（ステップ６０３）、図８で示すように、それらの一覧を作成する（ステップ６０４）。図８では、最上行において、ＸＸ市の平均年齢と、特定年齢（ここでは６５歳）以上の各年齢階級毎の人口（件数）、及びその比率とが、それぞれ示されている。なお、上記平均年齢は、特定年齢（６５歳）以上の平均年齢である。図８の第２行以下は、ＸＸ市における各調査機関０１〜２０のデータが示されている。各調査機関０１〜２０についても、図示左側の欄から、特定年齢（６５歳）以上の平均年齢、ＸＸ市の平均年齢と該当調査機関の平均年齢との平均比、該当調査機関の標準測度、特定年齢（６５歳）以上の年齢階級別の人口（件数）及びその比率がそれぞれ示されている。なお、最下行の欄外には、各平均年齢に対する標準偏差の値が示されている。
【００３６】
各調査機関０１〜２０における上記標準測度は、標準測度演算手段１３により次のようにして求める。すなわち、標準測度演算手段１３は、図２で示した複数のデータｘｉとして、調査機関０１〜２０の平均年齢データをそれぞれ入力する。そして、平均値算出部１３１により母集団の平均値μを算出すると共に、標準偏差算出部１３２により標準偏差σを算出する。このようにして算出された全調査機関（母集団）の特定年齢以上の要介護認定申請者の平均年齢μ及び標準偏差σと、各調査機関の同平均年齢ｘｉとから、標準測度算出部１３３により、標準測度ｔｉを前記式（１）によりそれぞれ算出する。
【００３７】
次に、このようにして算出された各調査機関０１〜２０における標準測度ｔｉが、予め設定した閾値の範囲外かを突出値検出手段１４により判断する（ステップ６０５）。すなわち、突出値検出手段１４には、図３で示すように、予定した範囲を特定する閾値（ここでは、±１．９６σ）が設定されており、標準測度演算手段１３により算出された調査機関０１〜２０毎の平均年齢の標準測度ｔｉを入力し、これらのうち、予め設定した範囲から外れる標準測度ｔｉの調査機関を、年齢構成が特異な調査機関として検出する。
【００３８】
図８の例では、閾値±１．９６σに対して、調査機関６が標準測度２．０８であり、上方に外れており、調査機関１８が標準測度−２．５１であり、下方に外れている。
【００３９】
ここでは、閾値を±１．９６σとしたので、平均がμで、標準偏差がσの母集団の個々のデータｘｉ、すなわち、各調査機関０１〜２０の特定年齢（６５歳）以上の各平均年齢は、μ±１．９６σの範囲に９５％の確率で収まる。したがって、今回の例では、残りの５％が突出値データとなった。
【００４０】
除外手段１２は、突出値検出手段１４により検出された年齢構成が特異な調査機関、すなわち、予め設定した閾値の範囲外（ステップ６０５：Ｙｅｓ）と判定された年齢構成の調査機関（図７の例では調査機関６及び調査機関１８）を検証対象から除外する。
【００４１】
なお、上記説明では、６５歳以上の調査対象者全体の平均年齢に基づいて、突出値の有無をチェックしたが、例えば、後期高齢者に対応する７５歳以上が占める割合を判断基準としてもよい。
【００４２】
一方、予め設定した閾値の範囲外ではない（ステップ６０５：Ｎｏ）と判定された年齢構成の調査機関の認定データは、次の段階として、平均要介護認定基準時間が突出しているか、のチェックに移行する。
【００４３】
平均要介護認定基準時間が突出している調査機関の特定には、前段で調査機関０６，１８が除外された認定データを用い、上記除外調査機関以外の各調査機関について、平均要介護認定基準時間（合計・区分別ごと）の比率及び標準測度を算出し（ステップ７０１）、各調査機関別の平均要介護認定基準時間（合計及び区分別の双方）について、図９及び図１０で示す比較表を作成する（ステップ７０２）。
【００４４】
ここで、要介護認定基準時間は、８つの区分別に算出された要介護認定基準時間を合計したものであり、これ等を解り易く示すため、合計された要介護認定基準時間を要介護認定基準時間（合計）と表記し、その素となる区分別の要介護認定基準時間を要介護認定基準時間（区分別）と表記する。要介護認定基準時間（区分別）は、上述のように、８つの区分、すなわち、「食事」、「排泄」、「移動」、「清潔保持」、「間接ケア」、「ＢＰＳＤ」、「機能訓練」、「医療関連」の各区分について、それぞれ後述する樹形図を用いて算出される。要介護認定基準時間（合計）は、上記８つの要介護認定基準時間（区分別）を合計した値である。
【００４５】
図９は要介護認定基準時間（合計）に関する比較表であり、図１０は平均要介護認定基準時間（区分別）に関する比較表である。これら要介護認定基準時間（合計）及び要介護認定基準時間（区分別）は、要介護認定申請者毎に算出されるものであり、図９及び図１０における調査機関別の「基準時間」の欄には、調査機関が保有する要介護認定申請者の基準時間データを集計して算出した平均値であり、これらは前述のように、平均要介護認定基準時間（合計）及び平均要介護認定基準時間（区分別）と呼ばれる。
【００４６】
これら平均要介護認定基準時間（合計）及び平均要介護認定基準時間（区分別）の突出値を検出する場合を以下説明する。
【００４７】
まず、平均要介護認定基準時間（合計）についてみると、図９の比較表では、「基準時間」の欄には、前述のように、平均要介護認定基準時間（合計）の値が示されている。ここでは、直営の調査機関グループと民間の調査機関との比較を例としているので、上２行にはＸＸ市の直営調査機関０１，０２が示され、３行目にはこれら直営グループの平均値が示されている。また、５行目以下は民間の調査機関（前記調査機関０６，１８を除いた調査機関０３〜２０）が示されている。また、４行目には、直営グループの平均値を用いて算出された各調査機関に対する標準偏差の値が示されている。「平均比」の欄には、直営グループの平均値に対する各調査機関の平均要介護認定基準時間（合計）の比がそれぞれ示されている。さらに、「標準測度」の欄には、標準測度演算手段１３により算出された各調査機関の標準測度の値がそれぞれ示されている。
【００４８】
標準測度演算手段１３では、認定データから抽出された各調査機関の平均要介護認定基準時間（合計）の値を入力し、これら各平均要介護認定基準時間（合計）について各調査機関の平均値及び標準偏差を求め、この平均値及び標準偏差と各調査機関の平均要介護認定基準時間（合計）とから各調査機関の平均要介護認定基準時間（合計）に関する標準測度それぞれ求めている。すなわち、標準測度演算手段１３は、図２で示した複数のデータｘｉとして、各調査機関の平均要介護認定基準時間（合計）をそれぞれ入力する。そして、平均値算出部１３１により各調査機関の平均値μを求める。この実施の形態では、前述のように直営調査機関と民間調査機関とを比較しているので、平均値には直営調査機関の平均値を用いる。このため、平均値算出部１３１に入力されるデータｘｉとしては、図９で示された２つの直営調査機関０１，０２の平均要介護認定基準時間（合計）のみである。また、標準偏差算出部１３２では、平均値算出部１３１で求められた平均値μと各調査機関の平均要介護認定基準時間（合計）ｘｉとにより標準偏差σを求める。このようにして求められた平均値μ及び標準偏差σと、各調査機関の平均要介護認定基準時間（合計）ｘｉとから、標準測度算出部１３３により、標準測度ｔｉを前記式（１）によりそれぞれ求める。
【００４９】
なお、調査機関が民間だけであり、直営調査機関と比較する必要がない場合は、ｘｉとして全民間機関の平均要介護認定基準時間（合計）を用い、これらの平均値μ及び標準偏差σを算出し、さらに、これらの値と各調査機関の平均要介護認定基準時間（合計）ｘｉとから、標準測度ｔｉを前記式（１）によりそれぞれ求めてもよい。
【００５０】
次に、このようにして求められた各調査機関における平均要介護認定基準時間（合計）の標準測度ｔｉが、予め設定した閾値の範囲外かを突出値検出手段１４により判断する（ステップ７０３）。すなわち、突出値検出手段１４には、図３で示すように、予定した範囲を特定する閾値（±１．９６σとする）が設定されており、標準測度演算手段１３により求められた各調査機関の平均要介護認定基準時間（合計）の標準測度ｔｉを入力し、これらのうち、予め設定した範囲から外れる（ステップ７０３：Ｙｅｓ）標準測度ｔｉの調査機関データを、平均要介護認定基準時間（合計）の突出値データとして検出する。
【００５１】
図９の例では、閾値±１．９６σに対して、調査機関７は標準測度２．８０であるため上方に外れており、調査機関７の平均要介護認定基準時間（合計）が、他の調査機関に比べて上方に突出していることとなる。すなわち、調査機関７が、平均要介護認定基準時間（合計）の突出した調査機関として検出される。
【００５２】
次に、突出が検出された調査機関７について、その突出内容を詳細に検証するためには、平均要介護認定基準時間（合計）を構成する平均要介護認定基準時間（区分別）についての突出値チェックを行う。すなわち、平均要介護認定基準時間（区分別）は、図１０で示すように、「食事」、「排泄」、「移動」、「清潔保持」、「間接ケア」、「ＢＰＳＤ」、「機能訓練」、「医療関連」の８つの区分に分けられており、これら各区分について、それぞれ「基準時間」「平均比」「標準測度」が求められている。そこで、これら各区分のうち、どの区分が突出しているかを判別する（ステップ７０４）。
【００５３】
図１０の例では、「食事」の標準測度が２．３３、「医療関連」の標準測度が２．０６であり、閾値±１．９６σの範囲外であるため、これら２つの区分「食事」「医療関連」を突出している区分として抽出する（ステップ７０５）。すなわち、調査機関７において、平均要介護認定基準時間（合計）が突出したのは、２つの区分「食事」「医療関連」の平均要介護認定基準時間（区分別）が突出していることが要因であることが判明する。
【００５４】
ここで、要介護認定基準時間（区分別）は、「食事」、「排泄」、「移動」、「清潔保持」、「間接ケア」、「ＢＰＳＤ」、「機能訓練」、「医療関連」の８つの区分毎に、それぞれ樹形図を用いて算出されることが知られている。
【００５５】
図１３は、区分「食事」の要介護認定基準時間（区分別）を算出する樹形図であり、他の７つの区分にも、このような樹形図がそれぞれ用意されており、区分毎に対応する樹形図を用いて要介護認定基準時間（区分別）が算出される。以下、区分「食事」について、図１３で示す「食事」の樹形図を用いて、要介護認定基準時間（区分別）を算出する方法を簡単に説明する。
【００５６】
樹形図は、ツリー状に構成された複数の判断項目（ｉｄ番号〔０〕〜〔１８〕が付されている）を有し、これら判断項目を経た最終端を葉と呼ぶ。この葉には、要介護認定基準時間（分）と個別のｉｄ（ｉｄ番号〔１９〕〜〔３８〕）がそれぞれ設定されている。例えば、図示最も左の葉は、要介護認定基準時間が１８．６分で、ｉｄは〔１９〕である。この樹形図の判断項目に、要介護認定調査結果の対応する項目をあてはめ、到達した最終端の葉に設定された時間が、要介護認定調査対象者の、区分「食事」における要介護認定基準時間（区分別）として算出される。
【００５７】
なお、各判断項目のうち、先頭にＱが付された項目は、その項目の評価レベルの数に対応した判断基準が設定されている。また、先頭にＱが付されておらず、隅括弧で括られた項目は、中間評価点そのものが判断基準として設定されている。
【００５８】
例えば、ｉｄ〔０〕の「Ｑ食事摂取」では、図示しないが４つの評価レベル、すなわち、「１．解除されていない、２．見守り等、３．一部介助、４．全介助」が用意されており、調査結果が「２．見守り等」の場合、判断基準「２．５」より小であるから図示左方に移行し、次にｉｄ〔１〕の「生活機能」について判断する。「生活機能」は複数の中間評価項目の集合体であるから、それらの中間評価点数「３１．２５」が判断基準となる。調査結果の中間評価点数が「３１．２５」より小であれば図示左方に移行し、その次のｉｄ〔３〕の「認知機能」について判断する。「認知機能」も中間評価項目の集合体であるから、それらの中間評価点数「４０．３５」が判断基準となる。調査結果の中間評価点数が「４０．３５」より小であれば図示左方に移行し、最終段のｉｄ〔１９〕の葉に到達する。したがって、この調査対象者（要介護認定申請者）の「食事」区分における要介護認定基準時間（区分別）は「１８．６分」と算出される。
【００５９】
図１０で示された各調査機関の平均要介護認定基準時間（区分別）は、上述のように算出された要介護認定申請者各個人の要介護認定基準時間（区分別）を、調査機関別に集計して平均したものである。また、要介護認定基準時間（区分別）はその区分における、樹形図の末端の葉のｉｄと一体のものであり、ある調査機関の要介護認定基準時間（区分別）の集計値は、その調査機関における要介護認定申請者各個人の、該当「区分」における葉のｉｄの集合体である。
【００６０】
したがって、平均要介護認定基準時間（区分別）の基になる各区分での葉のｉｄの集合体における葉のｉｄの発生度数の分布を検証することで、平均要介護認定基準時間（区分別）が突出したことの要因を知ることができる。この要因の検証は、カイ二乗演算手段１５とカイ二乗検定手段１６とにより、突出した区分の葉の発生度数が、理想的なモデル調査機関の同じ区分における葉の発生度数に対してずれがあるか、により検証する。
【００６１】
ここで、モデル調査機関とは、前述のように、適切な認定調査を実施する理想的な調査機関であり、例えば、調査員に対する教育指導が徹底され、適切な認定調査が行われていることが事前に検証されている調査機関であり、管理監督機関により予め全国規模の範囲の中から選抜された調査機関のことである。
【００６２】
上記検証を行うに当っては、平均要介護認定基準時間（区分別）の基となった、樹形図における葉のｉｄ毎の発生度数を調査機関毎に求めておく。すなわち、検証対象調査機関における複数の発生事象である、それぞれ個別のｉｄが付与された葉の発生度数を求めておく。そして、図１１で示すように、予め設定したモデル調査機関の、検証対象区分（ここでは「食事」）におけるｉｄ毎の発生度数と、検証対象となる民間の調査機関（例えば、調査機関７）の同区分におけるｉｄ毎の発生度数Ａとから、ｉｄ毎のカイ二乗値Ｘ＾２［ｉｄ］を求め、これらｉｄ毎のカイ二乗値を合計することにより対応する区分のカイ二乗値Ｘ＾２を求める。
【００６３】
つまり、カイ二乗演算手段１５は、図４で示したｉｄ別の実測度数抽出部１５１により検証対象調査機関におけるｉｄ別の実測度数Ａ［ｉｄ］を抽出する。また、モデル調査機関のｉｄ別実測度数を用いて、ｉｄ別理論度数算出部１５２により、検証対象調査機関７におけるｉｄ別の理論度数Ｂ［ｉｄ］を、前述した式（２）で算出する。
【００６４】
そして、ｉｄ別カイ二乗値算出部１５３により、検証対象調査機関におけるｉｄ別の実測度数Ａ［ｉｄ］と、ｉｄ別の理論度数Ｂ［ｉｄ］とを用いて、ｉｄ別カイ二乗値Ｘ＾２［ｉｄ］を前述した式（３）で算出する。さらに、カイ二乗値算出部１５４により、ｉｄ別カイ二乗値Ｘ＾２［ｉｄ］を合計することにより、カイ二乗値Ｘ＾２を得る。
【００６５】
次に、図５で示したカイ二乗検定手段１６により、このカイ二乗演算手段１５により求められた区分毎（この例では「食事」区分毎）のカイ二乗値Ｘ＾２と、予め設定された有意水準αとから、モデル調査機関と検証対象調査機関との互いに対応する区分についてデータにずれはあるか、を判断する。
【００６６】
このカイ二乗検定手段１６では、設定した帰無仮説「モデル調査機関と対象調査機関にずれはない」について、この帰無仮説を棄却するか、採択するかの検定をおこなう。カイ二乗検定手段１６には、図５で示したように、自由度ｎと有意水準αとが設定されている。図１１の例では、ｉｄの数が２０個あるため自由度ｎは１９となる。有意水準αは、２０％（α＝０．２）、１０％（α＝０．１）、５％（α＝０．０５）、１％（α＝０．０１）を設定し、それぞれの有意水準において、前記帰無仮説が棄却されるか、採択されるかを検定する。
【００６７】
ここで、自由度が１９の場合、検定用の閾値は、有意水準が２０％では２３．９００、１０％では２７．２０４、５％では３０．１４４、１％では３６．１９１となる。すなわち、自由度１９において、有意水準が１％では、カイ二乗値Ｘ＾２＝３６．１９１よりも大きくなる確率は１％より少ないことになる。図１１では、民間の調査機関のカイ二乗値は、Ｘ＾２＝４８．８２５であり、このカイ二乗値が出現する確率であるＰ値は０．０２％であり、有意水準１％より小さいので、図１１における民間の調査機関は、帰無仮説「モデル調査機関と対象調査機関にずれはない」は棄却され、対立仮説「モデル調査機関と対象調査機関にずれが存在する」が採択される。
【００６８】
このようにして検出されたずれが存在する民間調査機関について、次に、どのｉｄのずれが最も突出しているかをチェックする。突出ｉｄのチェック方法は、Ｘ＾２［ｉｄ］の平均値μと標準偏差値σを算出し、各ｉｄの標準測度zを算出する。そして、算出された標準測度ｚがあらかじめ設定した有意水準において、棄却されるか否かをチェックする。低い有意水準で棄却される方がより突出要因である可能性が高いと判断できる。例では、３６％⇒１０％⇒５％と有意水準を低くしている。
【００６９】
すなわち、標準測度演算手段１３は、カイ二乗検定手段１６によりモデル調査機関とのデータにずれがあると判断された検証対象調査機関の該当区分について、ｉｄ毎のカイ二乗値Ｘ＾２［ｉｄ］の平均値μと標準偏差値σを求める。そして、このｉｄ毎のカイ二乗値Ｘ＾２［ｉｄ］と、それらの平均値μ及び標準偏差σとからｉｄ毎の標準測度ｚを、前記式（１）により算出する。ただし、式１のｘｉにＸ＾２［ｉｄ］を代入し、ｔｉをｚ［ｉｄ］と置き換える。
【００７０】
次に、突出値検出手段１４により、標準測度演算手段１３により求められたｉｄ毎の標準測度ｚ［ｉｄ］のうち、予め設定した範囲から外れる標準測度のｉｄを、特にずれの大きいｉｄとして検出する。このため、突出値検出手段１４には、閾値Ｓとして、有意水準３６％、１０％、５％を設定する。図１１の民間調査機関では、ｉｄ２８が有意水準３６％から下側に外れており、この有意水準３６％において棄却される。また、ｉｄ３２が有意水準３６％、１０％、５％のいずれかからも上側に外れており、有意水準３６％、１０％、５％のそれぞれで棄却されている。すなわち、これ等２つのｉｄが、他のｉｄに比べずれ量が突出しており、この２つのｉｄ（ｉｄ２８、ｉｄ３２）が突出要因であることがわかる。
【００７１】
図１２の例は、帰無仮説「モデル調査機関と対象調査機関にずれはない」が採択された場合を示している。ここでは対象調査機関を直営機関としているが、もちろん、民間の調査機関であってもよい。この場合も、モデル機関のｉｄ別の実測度数は図１１と同じである。このモデル調査機関の、検証対象区分（ここでは「食事」）におけるｉｄ毎の発生度数から、検証対象となる直営の調査機関の理論度数Ｂを算出し、直営調査機関の同区分におけるｉｄ毎の発生度数Ａと上記理論度数とから、ｉｄ毎のカイ二乗値Ｘ＾２［ｉｄ］を求め、これらｉｄ毎のカイ二乗値を合計することにより対応する区分のカイ二乗値Ｘ＾２を求める。図１２の例では、「食事」区分のカイ二乗値はＸ＾２＝５．５６３となる。
【００７２】
このようにして求められた「食事」区分のカイ二乗値Ｘ＾と、予め設定された有意水準αとから、モデル調査機関と検証対象調査機関との互いに対応する区分にデータにずれはあるか、を判断する。すなわち、カイ二乗検定手段１６では、設定した帰無仮説「モデル調査機関と対象調査機関にずれはない」について、棄却するか、採択するかの検定をおこなう。カイ二乗検定手段１６に設定される自由度はｎ＝１９であり、有意水準αは、２０％（α＝０．２）、１０％（α＝０．１）、５％（α＝０．０５）、１％（α＝０．０１）である。
【００７３】
図１２における直営の調査機関のカイ二乗値は、Ｘ＾２＝５．５６３であり、このカイ二乗値が出現する確率であるＰ値は９９．８８％であり、有意水準２０％より大きい。したがって、図１２における直営の調査機関は、帰無仮説「モデル調査機関と対象調査機関との調査方法(結果)にずれはない」が棄却されず、採択される。
【００７４】
このように、本発明では、ある調査機関の要介護認定基準時間が、調査機関の母集団の平均値と比較して突出しているかどうかのチェックを行なうことで認定調査結果を検証することができる。また、突出が確認できた場合、その要因をさらに詳細な項目について段階的にチェックすることができ、突出要因を明らかにし、該当の調査機関の調査方法や判断が適切か、についての検討ができ、調査機関に向けた指導・説明が可能となる。
【符号の説明】
【００７５】
１１…認定データ記憶手段
１２…除外手段
１３…標準測度演算手段
１３１…平均値算出部
１３２…標準偏差算出部
１３３…標準測度算出部
１４…突出値検出手段
１５…カイ二乗演算手段
１５１…ｉｄ別実測度数抽出部
１５２…ｉｄ別理論度数算出部
１５３…ｉｄ別カイ二乗値算出部
１５４…カイ二乗値算出部
１６…カイ二乗検定手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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