2018/1/12
京都⼤学⼤学院医学研究科社会健康医学系専攻
講義︓健康情報学II

国⺠⽣活基礎調査（匿名データB・平成22年度）
ハンズオン
京都⼤学⼤学院医学研究科
社会健康医学系専攻健康情報学分野
⾼橋由光、増澤祐⼦
takahashi.yoshimitsu.3m@kyoto-u.ac.jp
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授業の流れ①CDフォルダ内［ H22KOKUMIN_B ］CSV
ファイルに列名を挿⼊する（［平成22年国⺠⽣活基礎調査匿名データB符号表及びレイアウト］符号表を活⽤する）②列名挿⼊したCSVデータをJMPで開く③BMJ論⽂（Shibuya 2002）を参考に解析する（尺度の種類変更，ラベル作成， ダミー変数のカテゴリ化， ⽋測処理， 単変量・多変量解析）
2参考情報拡張⼦• オペレーティングシステム(OS)で、ファイル形式判別のために、ファイル名の最後に.○○○ とつけられている• .xls or .xlsx → Excel• .doc or .docx → Word
• .ppt or .pptx → Power Point※ 最後のxは、Office 2007以降• Windowsの初期設定では⾮表⽰

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参考情報

9

参考情報ファイルの種類の例• TAB︓タブ区切りのデータファイル• TXT︓タブやCSVで区切られていることが多い• その他• JMP JMPデータファイル• SAS SASデータファイル• SAV SPSSデータファイル• STATAデータファイル• 各統計ソフトは、CSV、TXT、Excelデータファイルの読込可能• ただし、古いバージョンでは、.xlsxは未対応

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参考情報

Excelの拡張⼦• Excel 2003以前• 拡張⼦︓.xls• ファイル形式互換機能
パックを⽤いれば、.xlsxも読込可能• .xlsの⾏列• 6万5536⾏×256列.xls/.xlsx• Excel 2007、2010• 拡張⼦︓.xlsx• .xlsも利⽤できる• .xlsxの⾏列• 104万8576⾏
×1万6384列12参考変数名のつけ⽅

⾏番号 項⽬名
2 政府統計コード

階層位置
2

1 ｖ0002_政府統計コード［⾏番号］と［項⽬名］を利⽤して変数名を作成

ｖ0002_政府統計コード
・変数名を⽰す variableの”v”
・解析の際, 変数が⾒つけやすいよう番号をつける＊”0000”の4桁にすることで順番が保たれる例）「0001, 0020, 0110」→ 「1, 110 , 20」と，ソートの際に誤った順番になることを30”0000” にすることで予防する課題論⽂ ”Shibuya 2002”

デザイン︓国⺠⽣活基礎調査を利⽤した横断研究
研究対象︓主要項⽬に⽋測値のない15歳以上の⼈
⽬的︓個⼈所得や所得分布の主観的健康観への影響を評価すること
Shibuya K, Hashimoto H, Yano E. BMJ 2002;324:1645

尺度の種類を確認する
平成22年国⺠⽣活基礎調査匿名データB 符号表及びレイアウト（エクセルファイル）

変数名は「⾏番号」と「項⽬名」から作成している例）v0002_政府統計コード「⾏番号」と「変数名の番号」を対応させて尺度の種類を確認する

48v0269_年齢階級
123
4
56
78
910

0 〜5 歳
6〜11歳
12〜14歳
15〜19歳
20〜24歳25〜29歳30〜34歳35〜39歳40〜44歳45〜49歳111213
14
15
16
17
18
19
99

50〜54歳55〜59歳
60〜64歳65〜69歳
70〜74歳75〜79歳
80〜84歳85〜89歳
90歳以上
不詳

56

v0290_配偶者の有無
1
2
3
4

配偶者あり
未婚
死別
離別

v1027_健康意識
1
2
3
4
5
9

よい
まあよい
ふつう
あまりよくない
よくない
不詳

v1287_健診受診の有無
129

健診を受けた
健診を受けなかった不詳

57

v1027_健康意識を⼆値変数にする
Methods: Measure of self rated healthWe created a dichotomous variable for self rated
health (0 if excellent, very good, or good; 1 if fairor poor), following the previous individual levelstudies in the United States.
123459よい
まあよいふつうあまりよくない
よくない不詳０1

Shibuya K, Hashimoto H, Yano E. BMJ 2002;324:1658除外基準を満たすデータの除外
Methods: Data source
After we excluded records with missing values on
key variables (4747) and excluded those frompeople aged 15 years (17 394)…
ここでは，14歳以下を除外する
v0269_年齢階級 123
40〜5歳
6〜11歳
12〜14歳
15〜19歳除外する

Shibuya K, Hashimoto H, Yano E. BMJ 2002;324:1663

JMPでの解析（単変量）
Table 3 Univariate and adjusted odds ratios(95% confidence intervals) for self rated health(fair or poor=1) estimated by logistic regression
models

⼥性は，男性に⽐べて「主観的健康観が低い」（オッズ⽐ 1.27）
Shibuya K, Hashimoto H, Yano E. BMJ 2002;324:1667

参考

JMPのダミー変数について• 名義尺度のカテゴリ数が2つの場合は新たにダミー変数を作成しなくても分析できる• ⽬的変数である名義尺度でどのカテゴリを⽔準としているかは［列プロパティ］→［リストチェック］で確認• ⼀番上に表⽰されているカテゴリの事象オッズを求めることができる
68JMPでの解析（単変量）
Table 3 Univariate and adjusted odds ratios(95% confidence intervals) for self rated health(fair or poor=1) estimated by logistic regression
modelsShibuya K, Hashimoto H, Yano E. BMJ 2002;324:16

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年齢を4つのカテゴリーに分ける
v0269_年齢階級
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

15〜19歳
20〜24歳25〜29歳30〜34歳35〜39歳40〜44歳45〜49歳
50〜54歳55〜59歳
60〜64歳65〜69歳
70〜74歳75〜79歳
80〜84歳85〜89歳
90歳以上

年齢区分
0

15〜44歳1

45〜59歳2

60〜79歳

3

80歳以上
75

年齢区分の作成①①［列］→［列の新規作成］をクリック②列名に「年齢区分」を⼊⼒③尺度を［名義尺度］に変更④［列プロパティ］から［計算式］を選択⑤ ［計算式の編集］をクリック⑥［条件付き］→［If］を選択し，以下のように⼊⼒

76年齢区分の作成②
ラベルをつける

77

年齢区分に対しダミー変数作成①①［列］→［列の新規作成］をクリック②列名に「AGE45」を⼊⼒③尺度を［連続尺度］に変更④［列プロパティ］から［計算式］を選択⑤ ［計算式の編集］をクリック⑥［条件付き］→［If］を選択⑦テーブル列から［年齢区分］を選択⑧関数から，［⽐較］［ a==b ］ を選択⑨「1」を⼊⼒⑩then節に「1」else節に「0」を⼊⼒
79

年齢区分に対しダミー変数作成②
同様に「AGE60」「AGE80」も作成する
年齢区分
012
3

AGE45
15〜44歳45~59歳
60〜79歳
80歳以上

AGE60
0100AGE80
0010000180

結果（単位オッズ⽐の部分）

84

v290_配偶者の有無のダミー変数作成85

⽋測値のコードを⽋測値へ①v1287_健診受診の有無
129

健診を受けた健診を受けなかった不詳
不詳のコード「9」を⽋測値とする

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v0148_総所得をカテゴリーに分ける①データ
（万円）
＜150
150〜199
200〜249
250〜299
300〜399
400〜499
≧500

値
６５４３２
１０値ラベル（百万円）＜1.50
1.50〜1.99
2.00〜2.49
2.50〜2.99
3.00〜3.99
4.00〜4.99≧5.00
90

v0148_総所得をカテゴリーに分ける②91• 本講義は、「匿名データの提供依頼申出書（⾼等教育⽬的関係）」（申出者︓⾼橋由光、申出番号16003）により申出、厚⽣労働⼤⾂より承認を受け、実施している。
• 解析結果については、匿名データを基に申出者等が独⾃に作成・加⼯した統計等である。
• 本講義にあたり、厚⽣労働省政策統括官(統計・情報政策担当)付審査解析室委託統計・匿名データ提供係の皆様には多⼤なご⽀援をいただきました。⼼より感謝申し上げます。

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