日本地域看護学会誌

Vol.24 No.3, 2021

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日本地域看護学会委員会報告2020 年度第 2 回日本地域看護学会研究セミナー「マルチレベル分析の理論と実際」

2019 〜 2020 年度研究活動推進委員会

日本地域看護学会誌，24（3）：61–72，2021

Ⅰ．はじめに
本学会では，地域看護学を「多様な場で生活する，様々

マンド配信を行った．
3．参加者数な健康レベルにある人々を対象とし，その生活を継続

オンラインによる研究セミナーの参加者数は，210 人

的・包括的にとらえ，人々やコミュニティと協働しながであった．参加者の内訳は，学会員 182 人，非会員 7 人，

ら効果的な看護を探究する実践科学である」と再定義し学生（学部・大学院）21 人であった．

た（地域看護学の再定義（2019 年）．http://jachn.umin.
jp/ckango_saiteigi.html）．

（資料 1）
Ⅲ．講演①「マルチ分析の理論と活用」

地域看護の対象である多様な場や人々の特徴からは，
サブコミュニティを見いだすことができる．その階層構

講師：山口拓洋氏（東北大学大学院医学系研究科）

造を生かしたマルチレベル分析について学び，人々やコ
ミュニティと協働しながら効果的な看護実践を展開する

1．マルチレベル分析とはためのエビデンスについて考える機会として，2020 年

1980 年代くらいから，特に社会科学，行動科学の分度第 2 回日本地域看護学会研究セミナーを企画した．

野で発展してきた解析方法で，マルチレベルモデル，混合効果モデル，階層型モデルなどといわれている．

Ⅱ．研究セミナーの概要

対象とするデータはグループ化されたデータ，グルー
プごと，クラスターごとにとられたデータ，あるいは階1．“ マルチレベル分析の理論と実際 ” と講師層的な構造になってデータをとられたもので，こういう研究セミナーは マルチレベル分析の理論と実際 と相関のあるデータに対して用いられるモデルがマルチレ

題し，講師は東北大学大学院医学系研究科教授で医学統

ベルモデルで，そのモデルを使った分析方法がマルチレ

計学の専門家である山口拓洋氏に「マルチレベル分析のベル分析ということになる．

理論」を中心に，慶應義塾大学看護医療学部教授の田口まず研究対象集団があり，たとえば施設ごとにデータ

敦子氏には「マルチレベル分析を用いた地域看護学研究がとられる．各施設には，それぞれ各個人，対象者がいの実例」についてご講演いただいた．

る．こういう階層のかたちになっているデータを階層構
造，階層データ，施設ごとにグループ化されたデータ，

2．日時・方法

あるいは，クラスターデータという．

2021 年 3 月 13 日（土）10：00 〜 12：00 にライブ配信

データを測定する最初の単位をレベル 1 ユニットといによるオンラインセミナーを開催した．ライブ配信を収い，その次の測定単位が施設ごとに各個人のデータがと録し，翌日 3 月 14 日（日）〜 21 日（日）の期間，オンデられているということで，施設単位がレベル 2 ユニット

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という．

な場合には，その施設特有の効果の推定はむずかしくな

以下は，1 つ目のポイントである．クラスターが異なる．では，どうすればよいのか．施設特有の効果がある

れば，そのデータは相関がないと考えてよい．一方で，一定の大きさでばらついている．平均的な施設よりも影同じクラスター，同じ施設での個人の結果や同じ家族，

響が大きい施設もあれば，小さい施設もある．平均的な

母親と子どもの結果など，同じ家族ごとや同じ施設ごと

施設の効果からの差を施設効果（施設間差）であると考でとられている．そこに相関が生じてくる．これをクラえ，その差は平均をとれば 0 になる（平均より効果が大スター内相関，級内相関などという．ここをどう考えてきい（プラスの）施設もあれば小さい（マイナスの）施設

いくか，解析でどう考慮していくかがポイントとなる．

もあるため，平均を考えれば 0 となる）．各施設の効果は，
平均が 0 で，平均を中心にばらついており，そのばらつ

2．Bravo らの研究

きを表す分散がある値の正規分布に従うという仮定をおまず事例として，介護ケア施設のクオリティにどうく．こういう効果を変量効果という．一方で，回帰分析

いった要因が関係するかを調べた Bravo らの論文を紹などをして，たとえば重回帰やロジスティック回帰分析介する．階層モデルでマルチレベル分析を使っているとででてくるさまざまな要因のアウトカムに対するさまざいうことで，2 つの利点がある．

まな要因の影響（効果）は固定効果や母数効果という．

1 つ目の利点は，同じ施設であれば，そこの同じ対象施設の例でいうと，各施設にそれなりに人数がいる場

者は当然データには相関が生じているため，そこを考慮

合には，各施設の効果を固定効果として推定することがすることが可能である．2 つ目の利点は，各個人のキャできる．一方で，サンプル内のクラスター数や施設数がラクターや要因と施設のいろいろな要因の両方を考慮す多い場合，クラスターごとあるいは施設ごとのサンプルることができる．ケアのクオリティに対して，個人要因

数は多くなく，通常は各施設の効果を（固定効果として）だけではなく施設要因も考慮することが可能であること推定することは不可能である．このような場合は，施設で，レベル 1・2 のユニット両方の，さまざまな特徴を効果がある分布に従う変量効果として考慮することで，考慮することができる．

対応することが可能である．通常は正規分布を考えるが，2 つ目の利点は，施設ごとにデータがとられているが，なにか正規分布などに従うという仮定をおいて，効果を施設間差のようなもの，クラスターが地域であれば地域推定する場合，変量効果あるいはランダム効果という言

間差ということになるが，なぜ差があるのかを検討できい方をする．ここが 1 つわかりにくいところであるが，ることが，この分析のポイントである．

こういった変量効果も含んだモデルを混合（固定効果とその施設に関する要因で，たとえば何人ぐらいその施

変量効果が両方混ざっているという意味）効果モデルと設で雇っているのか，その施設のマネジャーはどのくらいっている．通常の回帰モデル，たとえば重回帰分析，

いトレーニングを受けているのか，そういった要因に

分散分析，共分散分析などは一般線形モデルとよばれ，よっても変わってくるので，このような分析が可能であ

さらにロジスティック回帰分析などを含んだ場合には一ることがメリットのひとつである．

般化線形モデルなどとよばれるが，これに変量効果がまず考えるのは，レベル 1 モデル，この場合でいうと施設内のモデルになるが，ある施設に属する各個人の結入ったようなモデルのことを一般線形混合効果モデル，
一般化線形混合効果モデルとよぶ．

果に対して，X は個人レベル，いろいろな年齢や変数をBravo らの例では，関心のあるアウトカムに対して，

説明変数としてモデル化をする．その年齢やさまざまな

レベル 1 モデルで施設ごとのさまざま異なる変数の影

個人レベルの変数の影響が施設ごとで違っているという

響，個人のレベルの変数の影響が施設ごとに違うと仮定

モデルを立てる．

をおく．施設ごとに違う効果（施設効果，施設間差）は続いて，レベル 2 としてのモデル化は，その年齢の影

変量効果に従う，そのようなモデルを考える．

響などが施設間で異なるという前提で，その施設特有の

施設間差などを考えない場合には，個人の影響はさま

効果（施設間差）を推定するモデルである．しかしながざまな個人レベルの変数で影響を受けているため普通のら，たとえば各施設，人数が多ければ施設での年齢の影

重回帰分析となるが，それだけではなく，平均的な施設

響，ある施設での性別の影響など，施設ごとに効果を推の効果からの差のようなものを考える．それを変量効果

定することはできるが，1 施設 2 〜 3 人しかいないようというかたちで形式化しているところが，この混合効果

日本地域看護学会誌

モデルのポイントとなる．
もう 1 つ，先ほどさまざまな個人レベルの変数の影響

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か，あるいは外部の協力者の数によって異なっているのかといったことを検討していることになる．

などが施設によって異なるモデル化を考えたが，ではな結果として，コグニティブ・ファンクションがアウト

ぜ異なるのか，ということにレベル 2 モデルにて着目すカムであるケアの質に影響があり，影響の程度に施設間る．さまざまな施設の影響がなにに起因しているのか，差が認められた．そのコグニティブ・ファンクションのその原因を調べたい場合に，各施設効果に対して，なに影響の施設間差については，マネジャーがトレーニング

か施設レベルでの変数，たとえば施設の規模や何人ぐらを受けている施設か否かによって，コグニティブ・ファ

い対象者がいるのか，設立してから何年経過しているか，

ンクションとケアの質の関係が異なることがわかった．

スタッフ数は何人くらいいるかなどの要因が影響してい繰り返しになるが，まずさまざまな個人を表す変数のるかどうかを分析することも可能である．

アウトカムに対する効果に施設間差があるかどうかを検Bravo らの論文では，各介護施設での対象者が評価し討し，施設間差があった場合に，影響を及ぼしている原た施設の質に対するスコアがアウトカムになっている．

因は何であるか，どうしてそういう施設間差が起こって

個人レベルの変数（レベル 1 の変数）として年齢，性別，いるのか，その原因のひとつにマネジャーがトレーニン

認知機能など．施設レベルの変数として，マネジャーやグを受けているかどうか，ということであった．

スタッフのキャラクター，さまざまな施設での特徴を表す変数がレベル 2 の変数となる．

最終的に，多くの変数を同時に検討して行った結果，何人ぐらい介護者がいるのか，そして施設の規模によっ

また級内相関係数，クラスター内相関係数を求めるこてもコグニティブ・ファンクションがクオリティに対しとにより施設間でどの程度ばらつきがあるのか，かつ，てどういった影響を及ぼしているのかという関係性が異施設内の個人間でどの程度ばらついているかということなっていることもわかった．

がわかる．

以上，Bravo らの論文を例にあげて説明した．

冒頭にも記したが，同じ施設内での個人なので相関がある，つまり結果変数，反応変数に相関があるということ．この相関が生じているところで解析方法を考慮しなければいけないところがポイントになる．

3．田口氏の研究
次に，田口氏らの研究について導入的なことを説明する．

レベル 1 モデルの次のレベル 2 モデルはどうするかと健康推進員が主導で健康教室を行い，参加者への効果

いうと，個人レベルの変数で，反応変数に影響を及ぼすがあるのかを滋賀県彦根市で検証した．栄養や食事に着変数を同定することで，どういった変数に施設間差があ目し，「バランスよく食べて介護要らずの生活を」といり，施設による影響が異なり結果に影響を及ぼしているうテーマで，食品摂取多様性をアウトカムとし，健康教のか検討していく．

室を行うことで介入効果があるかどうかを検討した．

ここまでをまとめると，分析によりコグニティブ・

2014 〜 2015 年に 4 地区それぞれで介入した時期と介

ファンクションなどに関しては，反応変数に影響を及ぼ入しない時期があり，こういったデータを使い，その介している変数のようである．かつ，その影響の大きさは入の効果，健康教室を開催した影響を調べた，というデ施設間差がありそうだ．ある施設は大きく，また，小さザインである．クラスターは地域で地区ごとに行う，いい施設もあることがわかったことになる．

わゆるクラスター割付のデザインになっている．同じ地

次に，その施設レベルの変数で，施設効果に影響を及

区でその健康教室を受けた人をクラスターとしてデータ

ぼす変数を探す．先ほどは個人レベルの変数で年齢や性を得た．通常，各個人で介入や治療が変わってくるが，別，コグニティブ・ファンクションということであった

同じ地区で，同じ健康教室に参加した人たちのデータとが，レベル 2 ではマネジャーのさまざまなキャラクター

いうことになる．

や，施設のキャラクターということになり，どのような地域看護学ではこういった研究が多いと思われるが，

施設レベルの変数がアウトカムに影響を及ぼしているの個人単位での介入はなかなかむずかしかったり，地域全

か，そういう変数があるのかどうか，ということになる．

体として予防的な観点からさまざまな疾病やイベント発

各施設でのコグニティブ・ファンクションの影響が，た生を抑えたいなどがあると考えられる．個人単位では，

とえばマネジャーの年齢によって異なっているのかどう

たとえば隣人や近所，知り合いが教室を受けている，な64にか介入を受けたら，自分も受けようといったことが起こる可能性があり，地域単位でやったほうがそれだけメリットが多いと考える．

方法がよいのか，目的に応じて考える必要がある．
各個人の結果が，まず施設間で差があること．施設ごとに平均スコアがいくつぐらいか，それがばらついてい今回は健康教室であるが，このような研究は国内外でるということ．そういったモデルを考えることとなる．

多くあり，たとえばダイエットメニューの研究や禁煙プ

施設内相関，クラスター内相関がどの程度か，特に研究

ログラムはアメリカに多く，日本でも実施されているが，デザインを考える場合には検討が必要である．このデザ

学校や職場単位で割り付けられたり，テレビで CM を流

インの考え方の基になっているのが，先ほどの階層モデ

すなどマスメディアを使ったり，地域や学校という単位

ル，マルチレベルでのモデルということになる．

で，介入を行う・行わないなど，介入方法を変えるという研究デザインがとられている．
有名な事例を 2 つ挙げると，発展途上国の特に乳幼児の死亡率が高いところで，ビタミン A の介入をする・し

余談ではあるが，クラスター内相関の大きさが ρ とす
ると，M が何クラスター程度あるか，通常，個人ごとに割付ける場合と比べて，［1＋（m−1）ρ］倍くらいのサンプルサイズが必要になるといわれている．

ないという研究がある．これは農村をクラスターとして，田口氏の研究でむずかしいところは，さらに階層構造

クラスター割付して，ビタミン A の効果をみている．まになっていることである．地区ごとに介入がある・ない

た，禁煙に関して大規模なコミットという有名な研究ががあり，かつ，継時的にデータを複数ポイントでとってあるが，アメリカの 22 地域に対してマスコミを使ったいるため各個人で結果が複数，レベル 3 まであり，さらキャンペーンをやる・やらないという比較研究が行われにむずかしい構造になっているのが，複雑なところであている．

る．3 段階モデルになっているが，考え方は同様で，3

こういった研究は，マルチレベル分析の対象になり，

回アウトカムをとっている場合には各時点，この場合で当然クラスター単位でしか効果をみられないこともあ

いうと，1 時点目，2 時点目，3 時点目で上にあがって，る．あとは行いやすさである．たとえば同じ家族で，兄その時点効果がどうなっているか．各時点の効果がどうはこちらの介入で，妹は別の介入というより家族単位でで，その時点の効果に個人の影響があるかどうか，それ行ったほうが行いやすいということもあり，このようなをみるのがレベル 1 モデルになる．

研究は大変増えている．

レベル 2 は，そのうえで個人間差があるのかどうか．

問題は，結局相関のあるデータになっているため，そあった場合，それに対して，施設間差があるのかどうか．

こをきちんと解析段階で考慮しなければならないという個人間差をその施設の影響があるかどうかでモデル化すことである．同じクラスターに属する人は，さまざまなることがレベル 2 モデルである．

意味でにているところがあるため，同じような結果，相関があるというところがポイントである．

さらに，レベル 3 モデルは，施設間差がもしあったら，それがどういう要因で施設間差が生じているのか．やっ

先ほどの Bravo 氏の例ではクラスター内相関 0.8 程度ていることは 2 段階モデルの話とまったく同様で，よりで高かったが，級内相関係数の値や相関が高ければ高い上にあがっていって，下のレベルに対して，その上のレ

ほど，当然結果が似てくる．たとえば相関が 1 であると，ベル，たとえば時点効果に対して個人の影響がどうか．

10 人いても 1 人いても，結果が同じとなり，個人数と同

今度は個人効果に対して，施設の影響はどうか．こういっ

じだけグループ数が必要となってしまう．完全に相関がたかたちで階層を考えてモデル化していくのが基本中の0 であれば，個人割付と同じようなサンプルサイズで済基本である．ただこのレベルが増えれば増えるほど，よむというところで，サンプルサイズが増えてしまうとい

り複雑になっていくのが大変なところである．

うことが，このデザインのデメリットというか，仕方のないところになる．

まず個人で，この場合だと 3 時点あるので，個人で 3個データがあり，この 3 個のデータの相関がどうなってしたがって，研究デザインを考えるときは，何クラスいるのかを考え，さらに同じ施設で対象者が複数いるのターほどであると考えるのか，1 グループあたり何人ほで，そこの相関がどうなっているのかを考えることがむ

どいるのか，級内相関係数はどの程度かということを具

ずかしいこととなる．

体的に調べること，デザイン段階で考えることと，解析方法をマルチレベル分析がよいのか，あるいは他の分析

日本地域看護学会誌

Ⅳ．講演②「マルチレベル分析を用いた地域看護（資料 2）
研究の実例」

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わが国の食生活改善推進員は全国的な組織であり，84.5％の市町村が設置，健康推進員は 63.2％である．最近は，近所付き合いが少なくなってきていることから地

講師：田口敦子氏（慶應義塾大学看護医療学部）

縁組織をつくっていく，継続していくということがむず
かしく，課題も多い．状況としては参加者の減少や，新1．はじめにしいメンバーが入らない，そして，活動内容がマンネリ

地域看護領域を専門とする研究者として，マルチレベ

化してリーダーの後継者がいない等悪循環になり，継続

ル分析を用いた研究の実践から伝えたいことは，3 点でさえむずかしく，やめてしまう地域も多いといわれていある．

る．筆者が関わった滋賀県彦根市等でも，継続がむずか

まず 1 点目は，地域看護ではマルチレベル分析に遭遇

しく今後どうしようかというところで，行政と共に取りする機会が多いということである．やはり地域という対組んだ研究である．その解決策では，活動の魅力を高め

象に階層があるからで，都道府県，保健所，保健センターていくことが重要であり，どうしたらよいか 3 点挙げた．

や市町村，中学校区，小学校区，そしてさらに住民といまず，推進員は一般の人なので，得意なことが生かせる

うような階層構造があること，筆者らが扱う対象自体にことが必要なのではないか．また，負担があまり大きく

そういう特性があるので遭遇しやすい．リサーチクエス

ないということである．活動内容がむずかしくないといチョンを全うしたいときに，複雑な解析になってしまう

うことが重要である．住民のために働くため，住民が困っ

ところがむずしいと考える．

ていることが解決でき，成果がみえやすいこと．さらに

本稿では「健康推進主導の地域在住高齢者の食バラン
ス改善プログラムの効果」について述べる．
まず健康推進員の仕組みとしては，個人ではなく世帯加入，また，行政との強い結びつきがあり，1 つの組織

みなに共通することは，ありがとうといわれたときがもっとも嬉しいということであったため，健康教室のなかで参加者から感謝されていることが実感できるようにと考えた．

と考えられている．一般的には地縁組織ともよばれてお滋賀県では，食生活推進員と健康推進員を兼務していり，地の利，地理的なグループを基盤としているところるため，栄養面の知識には強かったことから，栄養バラに特徴がある．

ンスに焦点を当て，介護予防が必要な年代を対象に健康自治会とまた異なる点は，健康にフォーカスをして活教育を行うこととした．

動をしているグループであるが，専門職ではなく一般の焦点を当てたのが，食品摂取多様性であった．食べて住民であることである．最初は第二次世界大戦直後などいる食品の多様性が低いと，要介護状態へのなりやすさに低栄養の状態であったり，感染症で亡くなる人がいたや死亡率に関連するというエビデンスがあり，これを用りということで，これらの改善を目的に立ち上げられた．

いて実施した．具体的には 10 種類，肉や魚，卵，豆など，

現在では生活習慣病や介護予防に関して活動をされていだいたい毎日食べている場合は 1 点，それ以下の場合はることが多く，今後また健康課題に応じて変遷していく

0 点として，10 点満点で換算した．3 点以下は要注意でと思われる．

要介護状態にもなりやすい．4 〜 8 点があと一息，9 〜

特徴としては，行政が育成支援しているところ，そして健康の知識をもつ住民として情報の伝達や相談にのっ10 点は素晴らしいということで，これをアウトカムとして，健康教室を行った．

ていることで，行政と住民とのパイプ役といわれている．

研究枠組みとしては，健康推進員主導型のプログラム，

わが国ではいろいろな名称の推進員がおり，食事につまり健康推進員が健康教室を実施し，参加者の効果がフォーカスをした食生活改善推進員，赤ちゃん訪問など

どうか，実際に食品摂取多様性で効果を確認し，さらにを行っている母子保健推進員などがある．アメリカやカ実施した健康推進員の効果を目的とした．今回はこちら

ナダにもにたようなルーツをもつ組織があり，レイ・ヘの結果を主に説明する．

ルス・アドバイザー（Lay Health Advisor），ナチュラ
ル・ヘルパー（Natural Helper），コミュニティー・ヘ
ルスワーカー（Community Health Worker）といわれる組織がある．

2．研究の紹介
具体的な健康教室実施について，まず小学校区の 65〜 74 歳の住民全員にアンケートを実施した．そこで食66

品摂取多様性の 3 点以下を対象に，健康教室の案内をしに共同研究として行っていくことがやはり重要であるとて参加者を募集し，教室を提供した．

感じる．

研究全体のデザインにはクロスオーバー法を用いてい4 点目は信頼関係づくりについてである．山口氏とのる．先発の介入と表現するが，最初に健康教室を行う，共同研究体制も 10 年以上になるが，はじめは自分がどその前にベースラインで調査をして，その後にまた測定．

ういう専門性をもっているのか，どういった考えで行っ後発の介入には教室開始まで待機してもらう期間を設けているのかというところをていねいに説明しながら行っている．さらに健康教室を同じように受けてもらい，3ていくことが重要である．さいわい地域看護に興味を回測定しており，先ほどこの辺りが複雑であるといわれもってくださり，おもしろいと言ってくれるため，いっていたところである．

しょに取り組ませてもらいよかったと思っている．

対象者全員 4 地区で 3,086 人にアンケートを郵送し，食品摂取多様性スコアにチェックを依頼し，返答が 6 〜

Ⅴ．山口氏からの補足説明・まとめ

7 割（1,972 人 ）で あ っ た． そ の う ち 該 当 者 は 5 〜 6 割（1,220 人）で，その人たちに健康教室の案内を郵送し，本稿では地域単位で得られるデータ，いわゆるクラス

参加者は 93 人であった．人数減については見込めなかっターデータを中心に述べた．反復測定データ，たとえばたところであった．

時系列的にアウトカムを複数時点とっていくようなデー

マルチレベル分析の適用理由としては 3 回測定というタで同じようなイベントを繰り返すようなもの，あるい点である．それぞれの地区で 3 回測定していること，さは今回紹介したクラスターデータや，調査票の尺度開発

らに，地区の特性を考慮しなくてはいけないということなどではテスト・リテスト等，これらは前後という意味

で，マルチレベル分析の適用を検討すべきデザインといで相関のあるデータである．あとは疾病地図，全国都道

える．

府県の標準化死亡比（SMR）などを出すときは空間デー

次に結果である．ベースラインの基本属性は平均年齢

タやいわゆる地理のデータ等である．こういった場面でが 68，69 歳であった．健康教室の実施を先発地区と後は，マルチレベルモデルというよりも，より広い意味で発地区にわけて実施した．

混合効果モデルが適用されている．

先発も後発も，最初のスコアは平均 1.73 や 1.66 であっ本稿の例のように施設間差や地域間差がある場合にたが，先発介入群の方は教室実施後に約 3 点上がっておは，積極的にどういう理由なのか，あるいは考慮した解り，後発も自然に上がってしまった部分もあったが，教析を行いたい場合に，このような分析が使われるという室実施後は同様に約 3 点上がった結果になった．したことをまず押さえておいていただきたい．

がって，結果的には推進員が実施した健康教室は効果が施設間差や地域間差，あるいは個人間差などを，本稿あったという結論が得られた．以上が研究の紹介である．

で紹介した言葉でいうと，変量効果というもので考えて，なぜそういう施設間差が生じているのか，原因が何であ3．統計専門家と共同する際のポイント

るか，生じている場合は，そのばらつきの大きさはどの

まず，1 点目は研究デザインから相談することである．

くらいなのかといったことを主要な目的とするような考

統計のところのみ相談されても困るといわれることがあえ方である．マルチレベル分析は，まさにそういった目る．たとえば研究全体のデザインやサンプルサイズなど的に適する解析方法（対象特定アプローチ）であると考から相談することが重要であると考える．

える．

2 点目は，共同方法ははじめに明確にしておくことで一方で，そういうことに興味がなく，たとえば健康教

ある．研究体制や，助言を得るポイントである．どこで室を行ったとする．どのくらい効果があったのかさえわ

助言をもらうと，より確実に進めていけるのか，介入研

かればよい．相関が生じているようなデータで，個人差究などはどんどん進んでいくため，手遅れにならないよや地域差も当然あるのだろうが，平均的にどの程度の介

うにどこで相談すればよいのかをあらかじめ確認するよ

入効果なのか，治療効果なのか，などに興味がある．そうにしている．

ういったアプローチを「集団平均アプローチ」という．

3 点目は，論文執筆では，統計的な執筆が過不足ない

どちらのアプローチを行うかによって，解析方法は当かというところも確認するようにしている．全過程を共然変わってくるため，そこは研究計画を立てるうえで，日本地域看護学会誌

デザイン解析計画を考えるとよいと思う．
今回の例でいうと，施設ごと，地域ごとにさまざまな

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ベルが 2 層になると必要となるサンプル数も増えることになるか．

要因の効果が違う，施設ごとに年齢の影響が異なる，施

回答：一般論としてレベルが増えていくとそれだけ設ごとに性別の影響が異なるなど，そういったモデルをデータに相関がでてきたりするため，必要サンプルサイ

考えるということである．もし相違点があるのならば，ズとしては増えていくと考えてもらってよいと思う．あ

ばらつきの大きさがどの程度であるか，あるいはその相とは，何施設程度かについては，まず実施可能性等の面違点に影響を及ぼしている要因は何であるのかを考えてから制限されることが多々あると考える．

いくことである．なおかつそのときに，各施設や各地域

たとえばこのくらいの施設，このくらいの地域数しかの数が多ければ，直接その施設での効果の大きさなどをできない等，その制限をまず考えてもらい，何地域のみ推定するが，それがむずかしい場合，変量効果やランダであったら，1 地域あたり何人ぐらいのデータをとってム効果という考え方を取り入れて，解析で対応することもらうという相談になると考えられる．そのときに必要になる．

なことは，その効果がどのくらいか，どの程度見積もる

広い意味でクラスター内の変数か，クラスター同一地かが重要なところと，あとは結果がどの程度似ているか

域，同一施設に複数人いる対象者が同じ施設，同じ地域というところである．級内相関係数に関して述べたと思であるということで，結果に相関が生じている．そこをうが，先行研究か，あるいは事前に何人かに行ってもら考慮できるようなかたちになっている．

いデータをとる等，見積もりのためのデータが事前に必

多少むずかしい言い方になるが，クラスター間は，ク

要になってくると考える．

ラスターが施設であれば施設間で，どの程度その施設の影響があるのか．クラスター内は，同じクラスター，同

質問：理論的に理解したつもりであっても，いざソフ

じ施設のなかでの個人間のばらつきがどの程度かというトを使って分析しようとするとどのように行えばよいのことである．施設間差が非常に大きいのかどうか，むしかわからない，という状況に陥ることがある．なにか参ろ施設間差はさほど大きくないのかなど，そういった評考になる資料などあれば，教えていただきたい．

価を行うことも可能である．
さらに，施設規模など施設の要因，あるいは施設のな

回答：
山口拓洋：グループを対象とした研究の計画と解かの個人の要因，年齢，性別など両方を考慮したかたち

析．看護研究，36（7）：603─608，2003.

で，それぞれがどういうかたちでアウトカムに影響して

藤野善久・近藤尚己・竹内文乃：保健医療従事者のいるかどうかを調べることができるのもポイントであためのマルチレベル分析活用ナビ．診断と治療社，る，という話であった．

東京，2003.

ほかは，さまざまなパッケージ，統計ソフトがあること．階層モデル専用のソフトもある．最近はパッケージ

三輪

哲・林

雄亮（編著）：SPSS による応用多変量解析．オーム社，東京，2004.

もかなり発達しており，多様な分析ができると考える．

書籍や資料も参考になるが，大事なのは自分自身でま数式の細かいところまで理解することを求めるつもりはず行ってもらうこと，また，1 つの考え方として，全てないが，考え方や，どういったかたちで行っているのか

専門家に依頼することも 1 つの方法であると思うが，まなどは，ぜひ理解してもらえるとよいと思う．可能であず手を動かしてみて，そして見よう見まねで，参考書等

ればまわりの統計の専門家など，こういった分析に詳しのまねでよいから行ってもらい，あとはまわりに多少詳い人と共同に研究を行ってもらえると，ありがたいと思しい人や聞ける人がいるかどうか．結果は出てくるが，う．

どう読み取ればよいか，どう解釈すればよいか，わからない部分，むずかしい部分は出てくる．解析処方や統計

Ⅵ．質疑応答

ソフトが発展して，むずかしい解析でもすぐできるようになったため，まず自身で行ってみて，わからなくなっ山口氏への質問
質問：具体的に階層構造を組む際に，人数は最低どの程度必要か，またサンプルサイズの考え方について，レたところは専門家に聞いてもらえればと思う．

68

質問：疫学・統計学の先生と共同する際のポイントに

Ⅶ．研究セミナーを終えてついて教えていただきたい．
回答：統計の専門家も 10・20 年前よりは大幅に増え

終了後のアンケートでは 85 人（回答率 40.5％）から回てきているため，なにかあれば相談等してもらえればと答が得られ，内容については 8 割以上が「かなりよかっ思う．先生によって，最初の相談の仕方等，さまざまなた」「まあよかった」と答えた．マルチレベル分析の理論

パターンがあるため，まず身近なところで，統計や疫学

やその実際についての理解は 7 割以上が「理解できた」

で相談できるような先生を調べてもらい連絡をする，あとあり，本セミナーの目的はおおむね達成できたと思わるいはうかがって相談してもらうこと．相談に行くときれる．約 2 割は「理解できなかった」と回答したが，自は，適切なアドバイスのためにも，どういう目的で，ど由記載では「このセミナーを機会に学びたい」「さらに理ういった研究を行いたいか，こちらになにを求めている解できるように勉強したい」「実際に活用してみたい」なのか，研究デザイン全般的なところで関わる，たとえばど多くの意見や感想が寄せられており，参加者のマルチ共同研究であるのか，あるいは解析の部分のみアドバイ

レベル分析への関心の高さや今後に向けての意欲がうか

スをもらいたいのか等を明確にしてもらえればと思う．

がえた．今後，希望するセミナーのテーマについては「マ

理想はやはり，研究デザインを考えるところからいっ

ルチレベル分析の第 2 弾」
「そのほかのさまざまな分析

しょに行ってもらうことが望ましい．お互い対等な立場

方法」「事業や活動の評価」などについてあげられ，今後で研究を行うことができればよいと思っている．

の企画への参考にしたい．
オンラインによるセミナー開催は 2 回目となり，主催田口氏への質問
質問：最後の「助言を得るポイント」で具体的な時期や内容で参考になることを教えて欲しい．

者側も参加者側も慣れてきたように思われる．研究セミ
ナーの会場に出向かずとも，開始時間にデバイスを立ち上げれば，遠隔でも気軽に参加でき，オンデマンド配信

回答：時期に関しては，はじめに確認しておくことがの期間に何度でも聴講できるなどのメリットも実感できよいと考える．統計の先生に，長い経過があるため，どた．今後も、社会情勢に合わせたセミナー運営を進めてこで相談するのがタイムリーであるかということをお互

いきたいと考える．

い相談し合うことが重要であると考える．あとはできる講師の先生方にはご多用のなか，大変わかりやすいごだ限り全体を把握してもらうのに，頻回に進捗報告をし講演，また詳細な資料の提供を賜りましたこと，心よりていくことも重要である．内容に関しては，必ず具体的

感謝申し上げます．さらに，本稿をまとめるにあたり，なもの，分析したものをもってデータをみてもらうこと．

講演内容の確認もしていただき，誠にありがとうございどのようなデータを持参するかについても先生に相談・ました．

確認していくとよいと思う．
【文献】

質問：今回の研究で，結果を地域の人々に還元して，どのように受け止められたのか教えてほしい．
回答：計画段階から，どういった趣旨で行いたいかについては，地区のなかに入って説明をするようにした．
還元ということでは，実際に困りごとはみなの共通ごと

1）田口敦子・村山洋史・竹田香織他：地域保健に関わる住民
組織の特徴と課題；全国市町村への調査．日本公衆衛生雑誌，66（11）：712─722, 2019．
2）田口敦子・村山洋史・宮尾智香子他：バランスよく食べて介護いらずの生活を！；彦根市における健康推進員主導の健康教室．保健師ジャーナル，72（11）：893─934，2016．

であったので，それに関してはていねいに説明会を行い，

3）村山洋史・田口敦子・宮尾智香子：健康推進員主導によるフィードバックをするようにした．地区が多くあると，

健康教室の効果評価；滋賀県彦根市での取り組み．公衆衛競争意識もあったようで，張り切って行ってもらったり，
その課題に対してみなが思いを寄せてくれたので，ここまで行うことができたのだと思っている．

生情報，46（6）：26─27，2016．
4）Murayama H, Taguchi A, Spencer MS, et al.：Efficacy
of a community health worker-based intervention in
improving dietary habits among community-dwellingolder people；A controlled, cross-over trial in Japan.
Health Education & Behavior, 47（1）：47─56, 2020, doi:
10.1177/1090198119891975.

日本地域看護学会誌

Vol.24 No.3, 2021

2019 ～ 2020 年度研究活動推進委員会

平野美千代（北海道大学大学院）

委 員 長：大森純子（東北大学大学院）

松永

副委員長：和泉京子（武庫川女子大学）

山下留理子（国際医療福祉大学大学院）

委英子（神奈川県立保健福祉大学）員：北岡

篤志（東北大学大学院）

69

資料１

マルチレベル分析の理論と活用

70

五⼈組

相互監視と連帯責任＝地縁組織

⾃治会、町内会

近世明治後半から⼤正時代住⺠から“ありがとう”と⾔われる• 住⺠が困っていることが解決でき成果が⾒えやすい• 推進員の負担が少なく活動内容が難しくない• 推進員の得意なことが活かせる

健康推進員活動の魅⼒を⾼める策は？

個⼈ではなく、世帯加⼊
⾏政との強い結びつきがある50⼾から成る
末端⾏政組織五保

中世江⼾時代健康推進員のルーツ

マルチレベル分析を⽤いた研究の実際

慶應義塾⼤学⽥⼝敦⼦

地域看護研究の実例

マルチレベル分析を⽤いた

⼀般社団法⼈⽇本地域看護学会
2020 年度 第２回研究活動推進委員会主催 研究セミナー
マルチレベル分析の理論と実際 2021/3/13

マルチレベル分析を用いた地域看護研究の実例

古代律令政治
の時代

０２

資料 2

• 介護予防• ⽣活習慣病
未来

０３？

健康教室バランスよく⾷べて、
介護いらずの⽣活を！を企画

推進員さんの得意分野である栄養／⾷事に注⽬して、健康推進員活動の効果を実感できるように…

住⺠への知識や情報の伝達、相談
⾏政と住⺠とのパイプ役

現在

• 感染症

第⼆次世界
⼤戦直後

０２

• 低栄養

０１

健康推進員の取り組む健康課題の変遷

Contents

１．地域看護ではマルチレベル分析の必要性は⾼い
２．マルチレベル分析を⽤いた研究の実際
３．疫学・統計学の先⽣と共同する際のポイント

センター

保健

保健所

住⺠

住⺠
住⺠

⼩学校区

⼩学校区

中学校区

市町村

⼩学校区

中学校区

悪循環

活動の魅⼒を⾼めることが必要

マンネリ化する.02 活動内容が• 参加者にとっての効果、推進員にとっての効果をしっかり調べるに教室を実施してもらう• (栄養⼠・保健師さんではなく) 地域の健康づくりのリーダーである推進員

⾷べている⾷品の多様性が低いと、要介護状態へのなりやすさや死亡率に関連することが知られている• ⾷品の摂取多様性：どれだけ多様な⾷品を摂取しているかに注⽬

健康教室のポイント

.03

.01

リーダーの後継者がいない

参加者の減少新しいメンバーが⼊らない

健康推進員活動の継続をゆるがす３⼤問題

保健
センター

保健

保健所

都道府県

地域には階層がある

地域看護ではマルチレベル分析の必要性は⾼い

センター

０１

日本地域看護学会誌
Vol.24 No.3, 2021
71

⾷品摂取多様性スコア

0〜3点

東京都健康長寿医療センター研究所

⼥性

ひとり暮らし

中学校

家族構成

最終学歴

3回⽬（12⽉）

まあゆとりがある

ゆとりがある

ゆとりがないあまりゆとりがない

4 (9.8)2 (4.9)30 (73.2)

4 (9.8)1 (2.4)1 (2.4)5 (12.2)

23 (56.1)

12 (29.3)

7 (17.1)

26 (63.4)(n = 37)

1 (2.7)0 (0.0)3 (8.1)26 (70.3)

7 (18.9)

4 (10.8)

4 (10.8)

25 (67.6)

4 (10.8)

8 (21.6)

27 (73.0)

69.1 ± 3.4

68.8 ± 3.0(n = 41)

後発介⼊群
城南・⻲⼭

⼤学

ふつう

教室

先発介⼊群
城北・佐和⼭短⼤・専⾨学校

t-test; b chi-square test; c Mann-Whitney U test.

暮らし向き

2回⽬（10⽉）

教室開始まで待機教室

ベースライン時の基本属性

性別

⾼校

測定会

年齢 (歳)

城南・⻲⼭

測定会

1回⽬（9⽉）城北・佐和⼭

2015年

後発介⼊

2014年

測定会

a

10. Fats

9. Fruit

8. Potato

7. Seaweed

6. Green and yellow
vegetables

教室の実施概要

beef

0.168c0.087c0.775b

0.468b0.729ap• 2014年に城北・城南、2015年に佐和⼭・⻲⼭で教室を実施• それぞれの教室の前後で測定会を⾏い、教室の 効果を調べる

5. Milk

4. Legumes

3. Eggs

2. Seafood

1. MeetTOTAL AMOUNT OF DIFFERENT FOODSYour Score• 普段⾷べている⾷品の種類の多さや少なさを判断できる• 以下の10⾷品について、ほぼ毎⽇（週5⽇以上）⾷べる場合は1 点、それ以下の場合は0 点として、10点満点で算出

つづき

先発介⼊

資料 2

1.66
(1.09)

2.59(1.57)
後発介入群

先発介入群

4.12*
(2.61)

城北

城南

3.59*
(2.20)

1.60(0.75, 2.45)

⻲⼭

後発介⼊

−0.56
(−1.39, 0.27)

Mean differencein change at T3

佐和⼭

先発介⼊

4.22**(1.95)

後発介⼊

Mean differencein change at T2

先発介⼊

健康推進員の効果

・楽しさ、やりがい
・活動への⾃信

参加者の効果・⾷品摂取多様性

⾷品接種多様性得点の変化：先発介⼊群と後発介⼊群の⽐較

1.73(1.10)

地区別
参加者フロー

健康推進員主導型
プログラムの実施

研究の枠組み

参加者

推進員

城南

2014年（3回測定）

参加者

推進員

城北

参加者

推進員

⻲⼭

2015年（3回測定）

参加者

推進員

佐和⼭

• 信頼関係づくりから－研究体制－助⾔を得るポイント－論⽂執筆• 研究デザインから相談する• 共同研究の⽅法は最初に明確にしておく

疫学・統計学の先⽣と共同する際のポイント

地区・個⼈間の影響を考慮

彦根市

マルチレベル分析の適応理由

教室の実施

教室の案内・参加者の募集

 地域の栄養に関する問題の把握
 栄養状態に課題のある⼈の抽出→スコア3点以下を教室の対象者

⼩学校区の65-74歳の住⺠全員へのアンケート調査

教室実施までの流れ

72