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神経心理学

■セミナー

第8巻第2号

臨床研究の枠組み

臨床研究における統計処理とその問題点
三宅由子＊

要旨：本稿では，統計的方法が臨床研究に適用される際の問題点について簡単に解説する。主な内容は，①統計的有意差検定の考え方の基礎（標本と母集団，帰無仮説の棄却，大数の法則），②研究計画の立て方，③記述と仮説検証，④統計的検定によるr有意差」と研究としての「意味ある差」の違いについて，である。
Key

神経心理学

9；74〜78

Words：臨床研究，記述統計，統計的仮説検定，研究計画，統計的有意差
clinicalresearch，

StatiStiCal

1

discriptive

statistics，

testing

statistical

hypothesis，

researchplanning，

SignifiCanCe

あり，1例の症例はすべての出発点であるともはじめにいえる。そして1例の症例から把握された事実

臨床研究に用いられる統計処理について，誤がどの症例にも見られるとすれぽ，それが法則用や乱用が指摘されることは少なくない。その性や普遍性に結び付く可能性を考えるのはよ

多くは，統計的方法を誤った常識に基づいて適い。しかし多数例を集めれぽ群として扱ってよ用しているためのように思われる。たとえぽ，いとは必ずしも言えない。症例が偏って選ぼれ統計学が研究の〜番最後の段階に至ってから登ていると，みかけ上の法則性が現われる場合が場する場合がある。とにかくなにか数字を出しあるからである。

症例を群として扱い，統計的仮説検定を用いて，あとで「星」一すなわち有意差一をつけるためだけに統計学を用いる。このような事る際の前提として，無作為抽出標本というもの

態は，統計的仮説検定の考え方について誤解ががある。全ての症例を調べるわけにいかない場あるために生ずるように思う。この誤解を少な

合，手に入るデーター漂本一からそれを推くするために，統計学を応用する上の基礎となる考え方について述べてみたい。基本的なこと測する。その際に標本が「偏り」のないものであるという保証である。臨床データでは，厳密であるが，上記のような統計の用いられ方をみな意味でこのような標本を手に入れることはほても，また筆者が受けた相談の経験からも，ことんどできない。しかしそれでも有意差検定がの点についての解説の必要性を感ずることが多行われているのは，入手したデータをそのようい。また「統計的仮説検定」のハウッーを求めなものと見なしているということである。つまられる統計学の本では，あまり解説されていなり取り上げた疾患に関して，手に入る症例群をいという事情もあるように思う。

疾患全体の代表として取り上げても大きな問題IIはない場合である。ある疾患である病院を訪れ症例研究一少数例と多数例た患者全員を標本とすれぽ，よほど特殊な事情がないかぎり，日本におけるその疾患の代表臨床研究のひとつの基盤は症例の個別研究で1992年3月2日受理
The

Utilizationof

Statistical＊東京都精神医学総合研究所，Yuke

Methods

forClinical

Miyake：TokyoResearchInstituteof
2

Psychiatry

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1992年6月25日とみても，あまり不都合ではないだろう。しか疾患にかからない人でも，同じくらいの治療経し自分の証明したい仮説に合うものだけを取り験があると想像できるからである。この例はあ出し，合理的な理由付けのないままそれを標本まりに単純だが，「虫歯治療」を他め一見意味として扱うなら，それは無作為抽出標本とはみありげなものと置き換えた場合，考え違いをする可能性がでてくる。つまり，症例を集めそれなしえない。

つまり，臨床データを統計的仮説検定を適用を数字で記述することは，さまざまな仮説を浮する標本として扱うには，最低限，結果を有意かび上がらせる。しかし浮かび上がった仮説をにするための作為が働いていないことが条件と実証するためにはそれなりの手続きが必要であなる。こんなことは研究者の心得として当然のる。例えぽその疾患ではない人の虫歯治療経験ことと思われるかもしれないが，実際「この1を調べるなど，症例群において観察された事実例を抜いてみたらどうだ，星が付くだろう」なに意味があることの証拠をつかまえられるようどという会話を，一度は耳にしたという方は多に，研究を計画する必要がある。言い換えれいのではないだろうか。しかし証明すべき仮説

ぽ，仮説を発見するための統計的研究と，仮説を発見するまでの段階では仕方がないとしてを検証するための統計的研究があるということも，仮説を実証するには単なる「寄せ集め」になる。仮説検証を目指した臨床研究は特に慎データは適当とはいえないことが多い。発見す重に計画されるべきであろう。

べき仮説を模索する，文字どおり手探りの段階

IVでは，どのようなデータの取り方をすると，ど臨床研究の計画動機から評価までのようなデータが集まるかということだけに意治療の責任を負いながら臨床研究をするに味があり，有意差検定に大きな役割を担わせるは，さまざまな困難が伴う。それだけにデータことはできない。この限界ははっきりわきまえが無駄にならないよう，また所期の目的が達せておくべきであろう。手元のデータを，なるべく情報を失う事なく見やすい形にまとめていくられるようにしなけれぽならない。そのために，臨床観察から得られた研究への動機を言語方法に，探索的データ解析がある。度数分布の化し，大目標と個別の目標を明確化し，目的達幹葉表示や箱ヒゲ図などはよく用いられるが，成のための戦略を考え，それに必要な資源を検ここで詳しく説明している紙幅はないので，興討し，結果をどのように公表し評価するかまで味のあるかたは参考書（Hartwig，1979）を参を，簡単なものでよいから計画書として書いて照していただきたい。

みることをお勧めする。それも頭の中で組み立てるだけでなく，実際に文字として書いてみる

III記述的研究と仮説検証的研究ことが重要である。その詳細は他の文献（三宅，1992）に譲るが，ぜひ一度は検討していた

統計的研究には事実を数字で語るために統計学を用いる研究と仮説を検証するために統計学だきたい。一見面倒にみえるかもしれないが，を用いる研究がある（三宅，1991）。症例の観計画書によって得られるものは大きい。まず実察を積み重ね，症例の集団を数字で記述するこ際の作業をする上での無駄が少なくなる。次にとには大きな意義がある。症例の大多数が同じ協力してくれる患者さんやスタッフに説明しや特徴をもっているなら，それはその病気についすくなる。スタッフの間で調査について共通のてのなんらかの手掛かりを示している可能性が認識をもつことは，データの信頼性を増すうえある。しかし症例（群）研究だけでは，疾患とで非常に重要なことである。また近年，患者のその特徴の関連に意味があるとは言えない。たプライバシーにかかわる問題を扱ったり，直接とえぽ，ある疾患の患者のうち90％が虫歯の治患者に協力を求める調査研究では，治療と同様療経験をもっていたというだけで，虫歯の治療に「説明したうえでの同意informedとその疾患の関連を言い切る人はいない。そのが要求されるようになってきている。現に外国
3consent」

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神経心理学

第8巻第2号の専門誌では，論文を発表する際の必要事項といては成書（柳井，1977；高木，1991）に譲して，投稿規定に記載されていることがある。

り，ここでは検定の際に現われやすい誤解（三最後に結果を論文にまとめるときにも，計画書宅，1992）とそれに基づく検定結果の読みちがは大変に役立っ。

いについて述べよう。誤解の多くは統計的仮説

この作業の目的は，まず言語化による明確化検定についての次のふたつの原則に対するものである。なにをやりたいと思い，そのためになであり，そこから生ずる誤りであるように思わにが使えて，その結果なにがえられるか。これれる。①統計的仮説検定はr帰無仮説の棄却」

を実際に調査に動く前に机上でたどってみるこによって有意差ありとする。つまり二重否定のとであり，思い浮かんだ仮説を現実と照らし合論理であること。②絶対値として同じ差であっわせて検討することでもある。動機から大目標ても，標本数が多いほど有意差と判断されやすへ，大目標から個別の目標へ，現実化していくくなる（大数の法則）こと。

ほどに困難さが見えてきて，実際にできなくまず，帰無仮説が棄却されたときには有意差なってしまうという危慎をもたれるかもしれなありとするのは正しい。しかし棄却されなかっい。また現実化するほどに，当初の想像が当たた場合に「差なし」と断言するのは間違いであらなかったil

つまらなく見えるかもしれない。しかし逆にあり，r差の有無については何とも言えない」というのが正解である。差がないことを証明する

rできないことが分ったりして，らかじめ予想される困難なら，それを回避する統計的手段はない。帰無仮説が棄却されなかっか乗り越えるかの手を考えることができる。思たのは，本当に差がないのか，あるいはこの程い付きの面白さだけに振り回されて，とんでも度の標本数では差が検出できないのかのいずれない結論を導く危険も減るだろう。また個々のかである。逆に有意差があるからといって，そ研究はそれほど興味を引かないとしても，積みれが直ちに「意味のある」データであるとは限重ねの結果に見通しがあれぽ，こつこつと継続らない。つまり検定の結果有意差が出たとしてしていくことも楽しみがある。そして当初想定も，それは必ずしも差の絶対値の大きさを保証した目標が達成不可能という結論に達したら，しているわけではない。たとえぽ非常に大量の大昌標の下でもういちど達成可能な現実的目標データによってごくわずかの差を検出したとしても，それがどれほどの「意味」をもっているを考慮してみることもできるだろう。

かについては，有意差検定の守備範囲の外なの

疫学研究におけるバイアス（偏り）の問題（Wynder，1990）は特に近年しぼしぼ取り上げである。

られるようになったが，その中で重要なもののまた，帰無仮説が棄却されなかったとき，症ひとつとして，研究者の意識したあるいは無意例数が多くなると有意になると言われ，症例を識の願望が，結果に反映する可能性が論じられ追加して有意差を得た経験をもつかたは多いのている。もちろん完全にではないが，研究計画ではないだろうか。これがとにかく症例を集めを立てることによって，バイアスのかかる危険さえすれぽよいという誤解・曲解のもとであはかなり回避することができる。なにをやりたり，それがまた統計への不信感を生む原因にもいと思って研究を始めたか，そのためにどのよなる。大数の法則とは，標本数が多いほどわずうな方法を用いてどのような対象を調べるかをかな差を検出できるという原則である。した検討すると，言いたい結論を整合性をもって導がって，特に記述的な研究の段階では，統計的くにはどうすれぽよいかが見えてくるからであに有意であるかないかは，実際その数字を取りる。

上げる意味があるか否かについて論じる材料のVごくごく一部なのである。

統計的仮説検定の考え方多重比較の問題も近ごろよく言われるようになった。3群以上の群について例えぽ平均値の実際の統計的仮説検定のやりかたの基礎につ477

1992年6月25日

か。また記述的な統計の大切さ，姿・形をとら差の検定をする場合，一元配置分散分析が適用される。この方法では全体として群間のばらつえることが「数字で語る」というデータ解析のきと群内のぱらつきが比べられ，前者が相対的始まりだということも銘記しておきたい。実際に大きい場合，有意になる。しかしそれだけでに目の前にあるデータが，どういう意味をもつはどの群とどの群の間に差があるのかは分から「標本」なのかを検討し，データの姿・形をよない。そこで2群間の比較をするが，これをただの2群の差の検定で行うと，組み合わせの数もたせることができるか，その標本が代表しては，3群なら3，4群なら6，5群なら10にないる母集団はなにか，という検討を常に意識すくみておくと，有意差検定にどれほどの意味をり，それだけ検定が繰り返される。こうなるとることができる。そうしていれぽ，結果の読み有意水準が全体として大きくなり，たとえぽ5過ぎ，無理な推論不必要な検定などを避ける％を越えるという実態が起こり得る。そこで，ことが可能だと思う。

全体として有意であった場合，その内部での2暗黙のうちに都合の悪いデータを削除し，結群の比較をする方法が考察されている。すでに論にとって都合のよい症例をかき集めるというコンピュータの統計パッケージには組み込まれ作業がされている場合があるだろうと思う。そているものが多い。

れは研究者の良心と姿勢の問題ととらえられが最後に最も誤解の多い相関関係の検定についちだが，一一方では学会や学術雑誌に発表する都て述べる。相関係数の検定は，無相関の検定で合からの影響もうける。もちろん，統計的仮説ある。したがって，0でなけれぽどんなわずかな相関であっても有意になる。しかし有意の相検定の方法は，観察されたデータについて，一定の前提の下に，合理的な推論の手順を与え関と聞くとそれがかなり強い相関であると誤解る。主観だけにたよった推論は排除されなけれされているのではないかと思われる場合が多々ぽならない。しかし，それをあまりに重くみすある。標本数が百での相関係数0．2，あるいはぎると，統計的仮説検定さえしてあれぽ，あと千例の0．1は，無相関の検定をすれぽ有意の相はどうでもよいということになる危険性があ

関ありになるが，散布図を描いてもあまり関連る。統計的有意差検定が正しく用いられることがあるようにはみえない。一一方10例で0．6といによって，臨床研究はより豊かな成果を手にすう相関係数は有意ではない。しかしもし症例数ることと思う。の多い研究で同じ数値が得られたとしたら，か最後に，専門家との交流をお勧めしたい。生

なり強い相関である。つまり有意にならないか

兵法は怪我のもと。最近いろいろな統計的方法らといって，0．6という相関係数まで否定するが発展してきたので，その応用範囲や前提につことはない。つまり，有意であるからといって「強い」相関関係があるとは限らず，有意でないて，一般論が難しくなってきている。もちろいから相関がないとは言えない。それを知らずこともあろうが，逆に今の日本では臨床研究のに相関係数とその検定の数値だけに目を奪われわかる生物統計学者が育つ基盤が弱いとも言えると，検定結果が有意というだけで，ごく弱いる。その強化のためにも，タテワリの専門領域相関を検出しただけなのにあたかも完全に相関の枠を超え，互いにその分野の専門家として歩するかのような誤解をする危険がある。

み寄ることによって，より豊かな研究成果が得ん統計の専門家の側に問題がないとはいえないられる可能性は非常に大きいと思う。互いに信V互

おわりに頼をもって分からない点を明確化しながら共同う考え方，大数の法則，有意差と意味のある差研究をすることができれぽ，臨床研究における生産性は飛躍的に増大すると思う。疫学，公衆の違いについて理解されると，統計に対する誤衛生，衛生，医療情報などの部門に点在する専解のかなりの部分が解消するのではないだろう

門家の活用を考えていただきたい。本音で共同

統計的仮説検定における帰無仮説の棄却とい5ネ申経78

研究ができるような人的資源をさがすことも，誌

93；690−691，［♪理学第8巻第2号1991

3）三宅由子：臨床データのまとめかた一研究計

臨床研究の大切なポイントなのかもしれない。

画から論文作成まで一一．杏林書院，東京，T992

文1）正｛artwig

analysis．

F，

SAGE

Dearing4）高木廣文・三宅由子：よくわかる医療・看護の

献
BE：Exploratory

Publications，

ための統計学入門．メディカ出版，大阪，1991

data5）WynderLondon，1979（柳井晴夫・高木広文訳：探索的デー一タ解析のwish

方法．朝倉書店，東京，1981）

43

EL，

bias．

HiggiRs

Joumal；619−621，

ofIT，

HarrisClinical

RE：TheEpidem｛ology1990

6）柳井晴夫，豊川裕之：医学・保健学の例題によ

2）三宅由子：臨床研究における記述的方法と仮説る統計学．現代数学社，京都，1977

検証的方法一精神障害の亜型分類に関する北村と笠原らの討論への参加一．精神神経学雑6