看護統計セミナー
第2回目：質的データの解析
下川敏雄
和歌山県立医科大学附属病院 臨床研究センター

本日のおはなし：SPSSメニューを例に
カイ2乗検定，Fisherの正確検定，Cochran-Armitage検定，Mantel-Haenszel検定

母比率の差の検定
McNemar検定

CochranのQ検定

カイ2乗検定およびFisherの正確検定の動機
Clinical Question

テープ剥離に用いるベンジンが皮膚かぶかぶれありかぶれなし

計れの原因と考え，剥離材にオリーブ油をオリーブ油

24 (32.4%)

100 (60.6%)

124利用した．このとき，剥離剤(ベンジン・ベンジン

50 (43.5%)

65 (56.5%)115

オリーブ油)と皮膚かぶれの発現の有無に計

74 (31.0%)

165 (69.0%)

239は違いがあるだろうか．
あり

ベンジンなし対象R
オリーブ油ありなし

統計的方法
検定：カイ2乗検定(標本サイズ多数)
Fisherの正確検定(標本サイズ少数)

要約：各群の所見有りの割合
オッズ比及び95%信頼区間

カイ2乗検定およびFisherの正確検定の意味
考え方(1)：因果関係の観点から見る場合
帰無仮説H0：剥離剤の種類 によって かぶれの有無 に違いがない．

かぶれあり

かぶれなし

オリーブ油

24 (32.4%)

100 (60.6%)

ベンジン

50 (43.5%)

65 (56.5%)

対立仮説H1：剥離剤の種類 によって かぶれの有無 に違いがない．
原因
結果

仮説は若干異なるものの，検定方法は同じ

考え方(2)：関連性(独立性)の観点から見る場合
帰無仮説H0：剥離剤の種類 と かぶれの有無 に関連性がない(独立である)．
対立仮説H1：剥離剤の種類 と かぶれの有無 に関連性がある(独立でない)．
変数1
変数2
カイ2乗検定の意味
帰無仮説H0 が正しいときのクロス集計表とデータから得られたクロス集計表の乖離度を応用する．
p値を計算する際に近似を用いるため，症例数が少ない等の理由で近似精度が悪くなる可能性がある．
Fisherの正確検定の意味
すべてのクロス集計表を考え，そのクロス集計表が得られる確率を数学的(確率的)に計算する．
すべてのパターンのクロス集計表を計算するため，計算負荷がかかるため，症例数が多くなるとPCがフリーズする可能性がある．

カイ2乗検定とFisherの正確検定の使い分け：まとめ
有効

無効

計

治療A

12 (54.5%)

10 (45.5%)

22

治療B

3 (20.0%)

12 (80.0%)15

計

15 (40.5%)

22 (59.5%)37

カイ2乗検定Fisherの正確検定

p値 = 0. 0783

p値 = 0.0471

有意差が認められない

有意差が認められる

カイ2乗検定では，p値を近似で計算する．そのため，(1) 標本サイズが少ない場合 (50未満)(2) どこかのセルの度数が小さい場合 (5未満)には，近似精度が悪くなる．そのため，Fisherの正確検定を用いるほうが良い．一方で，標本サイズが大きくなると，Fisherの正確検定は計算できなくなる(パソコンがフリーズする)ので，カイ2乗検定を推奨する．なお，標本サイズが増えると，カイ2乗検定のp値とFisherの正確検定のp値は一致する．

カイ2乗検定を用いるときの注意点：2×2クロス集計表では連続性は補正すること
クロス集計表では，症例数のほかに列数および行数が少ない場合，とくに2×2クロス集計表の場合には近似精度が悪くなる (p値が小さくなりますが正確でない可能性がある)．そのため，Yatesの補正を行ったときのp値を採用すること．
カイ2乗検定(補正なし) p-value= 0.041

かぶれあり

かぶれなし

オリーブ油

44100

カイ2乗検定(補正あり) p-value= 0.056 (n.s.)

ベンジン

5067

Fisherの正確検定 p-value = 0.052 (n.s.)
このp値はYatesの補正をおこなっていない．さらに症例数が少ないため，本来はFisherの正確検定で行わなければならない．
本当のp値は，0.314，1.000
見栄えが良いからといって，補正なしは選ばないこと

(前略)

(後略)

島田他：作業療法, 34, 51-60, 2015.

SPSSにおける出力結果「分析」→「記述統計」→「クロス集計表」

・「正確確率」において「正確」をチェック

・「統計量」において「カイ2乗」をチェック・「セル」の「パーセンテージ」において「行」をチェック• SPSSでは，2×2クロス集計表の場合に，「連続修正」の結果が現れる．カイ2乗検定におけるp値の計算には近似式が用いられる．
連続修正は，その近似精度を高めるための補正を行っている(こちらのp値のほうが正確である)．
• 尤度比とは異なる接近法で計算されたものであり(厳密には対数線形モデルのもとで計算されたもの)，カイ2乗検定とほぼ同じになる．
• 今回の場合には，全体で100例を超えないので，Fisherの正確検定(SPSSではFisherの直接法)が最も信頼できる．

カイ2乗検定と母比率の差の検定
下表はある疾患に対する2種類の治療法の有効率を評価したときのクロス集計表である．治療法によって有効/無効に違いがあるか．
有効無効計

帰無仮説：治療法によって有効/無効に違いがない．

治療Ａ

204 (51.1%)

195 (48.9%)399

対立仮説：治療法によって有効/無効に違いがある．

治療Ｂ

158 (39.4%)

243 (60.6%)401

計362 (45.2%)

438 (54.2%)

800

クロス集計表の解析において用いられる検定は，・カイ2乗検定・Fisherの正確検定 (Fisherの直接確率)である．ただし，2×2のクロス集計表では，比率を比較するという観点もある．その場合には，母比率の差の検定というのもある．実は，母比率の差の検定とカイ2乗検定の結果は一致する母比率の差に対する統計的推測
2値アウトカムにおける関心のある事象の割合(例：治療成功割合)を比較する方法として，母比率の差の検定がある．
帰無仮説H0：群1の比率p1 = 群2の比率p2，対立仮説H1：群1の比率p1 ≠ 群2の比率p2
SPSSでは，「分析」→「平均の比較」→「独立サンプルの比率」で実行可能
注意：変数の型は「数値」でなければならない
SPSSでは，母比率の差に対する信頼区間として，・Agresti-Caffo ・Brown-Li-Jeffreys
・Hauck-Anderson
・Newcombe
・Newcombe (連続修正)
・Wald・Wald (連続修正)が用意されている．WaldおよびWald(連続補正)が教科書で記載されている広く知られた方法である．一方で，Newcombeが最も信頼性がおける方法であることが報告されている．
SPSSでは，母比率の差の検定として，・Hauck-Anderson
・Wald ・Wald (連続修正)
・Wald H0・Wald H0 (連続修正)が用意されている．WaldおよびWald(連続補正)が教科書で記載されている広く知られた方法である．一方で，Wald H0およびWald H0(連続修正)は，分散推定に共通の比率を用いた方法である．

順序関係があるグループにおける傾向性の評価：Cochran-Armitage検定

Placebo5mg
対象R10mg
30mg
50mg

有効無効
有効無効
有効無効
有効無効

有効
無効

有効割合が増加(or 減少)するか？

ある薬剤の用量反応関係を調査するために，Placebo, 5mg, 10mg, 30mg, 50mgの投与群とそのときの効果の有無を調べた．

有効率

Clinical Question

Placebo

5mg

10mg

30mg

50mg

有効7981169318379

無効235132243305

204

0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
Placebo

5mg

10mg

30mg

統計的方法
検定：Cochran-Armitage検定
要約：有効割合50mg

順序関係があるグループにおける傾向性の評価：Cochran-Armitage検定
Cochran-Armitage検定の例示
2種類の薬剤の投与量と有効性を評価したときのクロス集計表を下表に示す．
薬剤Ａ

薬剤Ｂ
Placebo

5mg

10mg

30mg

50mg

有効7981

169

318379無効235132243

305

204

0.6

Placebo

5mg

10mg

30mg

50mg

有効8281220268233

無効232132214355

350

薬剤Ａの場合には投与量が増加するにつれて有効性が増加しているものの，
薬剤Ｂでは減少している．

0.5

このような研究を計画する理由としては，投与量による有効性の増加傾向(あるいは減少傾向)を評価することにある．

有効率0.4

Cochran-Armitage検定

0.30.2

薬剤Ａ

p値＜0.001 投与量によって有効率の上昇傾向が認められた

薬剤Ｂ

p値=0.180

0.1
0Placebo

5mg

10mg

30mg

50mg

投与量によって有効率の上昇傾向が認められなかったCochran-Armitage検定とカイ2乗検定の違い
薬剤Ａ

0.6

Placebo

5mg

10mg

30mg

50mg

有効79

81

169

318379無効235

132243305

204

Placebo

5mg

10mg

30mg

50mg

有効82

81

220

268

233

無効232

132

214

355

350

0.5

有効率

0.4
0.3

薬剤Ｂ

0.2

0.1
0Placebo

5mg

10mg

30mg

50mg

カイ2乗検定Cochran-Armitage検定
投与量によって有効率の上昇傾

薬剤Ａp値＜0.001

投与量が薬剤の有効／無効に影響していた．

投与量によって有効率の上昇傾向が認められなかった

薬剤Ｂ

p値<0.001

投与量が薬剤の有効／無効に影響していた．

薬剤Ａ

p値＜0.001 向が認められた

薬剤Ｂ

p値=0.180

Cochran-Armitage検定とカイ2乗検定では見ている視点が異なる

Cochran-Armitage検定の実際例
勤務中の病院看護スタッフの最大歩行速度と労働能力の関連性に関する横断研究
Kohl et al. : Journal of Occupational Health, 62(1), 7-14, 2020.

看護師／看護アシスタント312名と対象に，歩行速度と労働適応能力指標(WAI)の項目1(業務能力の最高を10点としたときに，あなたの現在の仕事の能力は難点ですか？)関連性を調査した横断研究である．

75

つまり，歩行速度が速い群になるほど，WAIが良好な群の割合が高くなっている．

70

8-10点

Cochran-Armitage検定 p=0.003

歩行速度650-7点Work abilitya groups

80Methods: Three-hundred and twelve inpatient nurses and nursing assistants were sampled from a level 1 trauma
and teaching hospital from several service lines and acuity levels. Spearman correlation tests were utilized todetermine the relationship of gait speed and ratings of item 1 on the Work Ability Index (WAI) as well as CochranArmitage test for linear trend of gait speed.

<1.83
1.0

1.5

1.83-2.04
2.0

2.5

>2.04
3.0SPSSにおけるCochran-Armitage検定の実行手順
女性の肺癌患者 108 名，対照群 108 名を選出し(０:対照群，1：肺癌患者群)，1日当たりの喫煙量(0：0，1：1～4本，2：5～14 本，3：15 本～)について調査したケース・ コントロール研究の結果がある(丹後, 2013)．肺癌と喫煙量に関連性があるかどうかを検討しなさい．
量的変数

量的変数

SPSSの実行方法
1. 「分析」→「記述統計」→「クロス集計表」
2. 「クロス集計表」のダイアログから「統計量」を選択する．
3. 「統計量」ダイアログから「カイ2乗」を選択する．

喫煙本数が多いほど，肺がんの罹患率が高くなっている．

・・・

・・・

Cochran-Aarmitage検定

質的データにも「対応がある場合」が存在します
65歳以上の高齢者を対象に，転倒予防訓練と運動機能の低下の有無に関する研究が実施された．この研究では，200人の被験者に対して，転倒予防訓練前に運動機能検査を行い，3カ月の転倒予防訓練後に同様の検査を実施している．ここでの目標は，転倒予防訓練後に運動機能の低下が改善していることを確認することにある(柳川他, 2011)．
訓練前

訓練後

転倒予防訓練

このデータでは，被験者のそれぞれにおいて，訓練前の運動機能の低下の有無，訓練後の運動機能の低下の有無がとられている．

・・・

・・・

このように，個々の被験者において2個のデータがとられている場合を対応のあるデータという．また，今回の場合には，以下の4パターンが存在する．
・訓練前に運動機能低下あり，訓練後に運動機能低下あり■訓練前に運動機能低下あり，訓練後に運動機能低下なし■訓練前に運動機能低下なし，訓練後に運動機能低下あり
・訓練前に運動機能低下なし，訓練後に運動機能低下なし
上記のパターンをクロス集計表で表したものを対応のある
クロス集計表という．

対応のあるクロス集計表を用いる幾つかのシチュエーション
比較
Scenario.1
介入前後でのイベントの有無を評価する場合

介入後

介入前
イベント有り介入

イベント無しイベント無しScenario.2
同一被験者に検査を実施する場合

イベント有り

所見有り

検査A
全被験者所見無し

両方に行う

所見有り

検査B

所見無し

Scenario.3
クロスオーバー試験の場合

治療A
治療B

イベント有りイベント無しイベント有りイベント無しWashout治療B

治療A

イベント有りイベント無しイベント有りイベント無し対応のあるクロス集計表
訓練後訓練前
合計合計低下あり

低下なし

低下あり

4060

100

低下なし

3070

10070

13200

・訓練前に運動機能低下あり，訓練後に運動機能低下あり
40/200 =0.2 (20%)■訓練前に運動機能低下あり，訓練後に運動機能低下なし

60/200 =0.3 (30%)■訓練前に運動機能低下なし，訓練後に運動機能低下あり

30/200 =0.15 (15%)
・訓練前に運動機能低下なし，訓練後に運動機能低下なし
70/200 =0.35 (35%)

評価の方法 ＝ McNemar検定
McNemar検定では，■の割合(30%)と■の割合(15%)が比較される．

その結果，p値は0.002であった．したがって，歩行訓練前後で運動機能に変化が認められた．また，歩行機能低下の患者が低下なしになった割合のほうが高いことから，歩行訓練の効果が認められた．
ちなみに，誤ってカイ2乗検定を用いた場合のp値が0.182なので，検定法を誤ることで，本来は有効であった歩行訓練を有効でないと誤認してしまうので注意．

McNemar検定の実際例
人工股関節再置換術後患者の再配置に関連する住生活環境要因の研究
佐藤：日本看護研究会雑誌, 32(2), 65-74, 2009

この研究は，人工股関節再配置術後患者の手術前後での住生活環境の変化をMcNemar検定により明らかにしている．以下は一部の抜粋である．

このMcNemar検定では，対応のあるクロス集計表
手術後手術
前推奨

非推奨

推奨ab

非推奨

cdのもとで，手術前後で生活環境が変化したかを表している．
つまり，青色で囲った部分と赤色で囲った部分の割合を比較している．

SPSSによるMcNemar検定の実行
65 歳以上の高齢者を対象に，転倒予防訓練と運動機能の低下の有無に関する研究が実施された．この研究では，200 人の被験者に対して，転倒予防訓練前に運動機能検査を行い，3 カ月の転倒予防訓練後に同様の検査を実施している．
SPSSの実行方法
1. 「分析」→「記述統計」→「クロス集計表」
2. 「クロス集計表」のダイアログから「統計量」を選択する．
3. 「統計量」ダイアログから「McNemar」を選択する．

全体パーセントを用いる(「クロス集計表」ダイアログから「パーセンテージ」のなかの「合計」を選択)．

・・・

・・・

McNemar検定の結果

SPSSによるMcNemar検定の実行：2×2クロス集計表の場合の別計算
変数の型は数値型でなければならない

SPSSの実行方法
1. 「分析」→「平均の比較」→「対応サンプルの比率」
2. 「クロス集計表」のダイアログから「統計量」を選択する．

3.「対応サンプルの比率」ダイアログにおいて「訓練前」を「変数1」，「訓練後」を「変数2」にドラック＆ドロップ．
4. 「成功の定義」で「値」を選び，「1」を入力．
後

前

合計あり

なし

合計

あり

4060

100

なし

3070

10070

13200

100 70 40 + 60 40 + 30 60
30−=−=−
200 200
200
200
200 200

SPSSでは，・Agresti-Min
・Bonett-Price・Newcombe・Wald・Wald (連続修正)が選べる．教科書などでは，WaldあるいはWald(連続修正)が書かれている．一方で，Newcombeを推奨する文献がある．

この信頼区間は不一致の部分の割合の差を表す．
SPSSでは，・正確2項・Mid-p調整済み2項
・McNemar・McNemar (連続修正)
・Wald・Wald (連続修正)が選べる．つまり，McNemar検定以外の方法での検定も可能である．
ちなみに，先ほどは，正確2項(正確なp値)を用いて計算している．

「違いを見る」ことと「一致性を見ることの違い」「一致性」を見るということ
検査Aと検査Bがあったとする．検査Aは精度の高い検査方法であるが費用がかかり，検査Bは新しい検査方法で簡便に行えるとする．この2つの検査を同じ被験者に行った場合，次のような対応のあるクロス集計表が構成される．

「違い」を見るということ手術による不安感に関する調査を実施したとする．この調査では，医師からの手術に関する説明前に，手術に対する不安感(あり，なし)を質問したうえで，説明後に同じ質問を行った．この場合には，次のような対応のあるクロス集計表が作成される．

説明後

検査B
陽性陰性陽性

(a)

(b)

陰性

(c)

(d)

検査A

この例の場合には，(a) 検査Aおよび検査Bともに陽性，(d) 検査Aおよび検査Bともに陰性の度数(被験者数)が診断結果が検査A，検査Bで診断結果が異なる(b)(c)よりも大きくなることが期待される評価の方法 ＝ カッパ係数

説明前

不安あり

不安なし

不安あり

(a)

(b)

不安なし

(c)

(d)

この例の場合には，説明前に不安ありだった患者が説明後に不安なしに変化することが期待される．そのため，(b)のほうが(c)よりも高くなることが評価される．

評価の方法 ＝ McNemar検定

Kappa係数と重み付けKappa係数
病理診断において，二人の病理医のグレーディングの結果の一致度を評価することを検討している．
重み付きKappa係数

Kappa係数

観察者
１G1G2G3G4G120524

観察者２G2G36320261023G423210

カテゴリ間が一致しているか否かを評価する．例えば，・観察者１がGrade1(G1)，観察者2がGrade2(G2)の不一致
・観察者１がGrade1(G1)，観察者2がGrade4(G4)の不一致が同じ重み(不一致)として評価される．

SPSSの実行方法
1. 「分析」→「記述統計」→「クロス集計表」
2. 「クロス集計表」のダイアログから「統計量」を選択する．
3. 「統計量」ダイアログから「カッパ」を選択する．

観察者
１G1G2G3G4

G120524

観察者２G2G36320261023G423210

カテゴリが順序変数の場合には，不一致であっても，不一致の程度が異なる．重み付きKappa係数では，・不一致小：観察者１がG1，観察者2がG2の不一致・不一致中：観察者１がG1，観察者2がG3の不一致・不一致大：観察者１がG1，観察者2がG4の不一致となるように重みづけを行ったうえでKappa係数を計算する．

SPSSの実行方法
1. 「分析」→「尺度」→「重み付きカッパ」

重み付きKappa係数を計算するには，「尺度」を「順序」に設定しなければならない．

Kappa係数の実際例
転倒アセスメントスコアシートの改訂と看護師の評定者間一致性の検討
森田他：日本看護管理学会誌, 14(1),51-58, 2010

この研究は，転倒アセスメントスコアシートの改訂に伴う信頼性を評価するために，2名の看護師に改訂後のスコアシートを用いて49名の入院患者を評価してもらい，その一致性を検討している．
一致性は，項目毎に行われており，例えば，認識力の各項目の場合には0～3のスコアがとられているため，次のような対応のある
クロス集計表0

看護師１看護師２1230123を作ったうえでkappa係数を用いて評価されている．

ただし，スコアの評価なので，本来は，重み付きKappa係数のほうが適切であったと考えられる．また，信頼区間 and/or p値があったほうが良い．

SPSSの結果
重み付きKappa係数

Kappa係数不一致に対する重みを考慮したことにより，一致性に関する結果に差異が認められる．

0.8≦κ

非常に強い関連0.6≦κ＜0.8

やや強い関連0.4≦κ＜0.6

やや弱い関連κ＜0.4

非常に弱い関連

連関関連がある

連関関連がない

Kappa係数は0.479であることから，やや弱い連関関係である．

(おまけ) 独立なデータの場合の関連性を見るには？
病院のタイプ

看護師の勤務年数

1234

10年以上

56322014122

5年～9年

1347453499

5年未満

27293345134

合計

961089893355

合計

カイ2乗検定のp値は0.001未満であり，有意だった．すなわち，病院のタイプと看護師の勤務年数に関連性が認められた．

関連性の強さの程度を表す測度にCramer係数がある(ファイ係数というのもあるが，2×2クロス集計表の場合には，ファイ係数は上限がおよび下限が変わるため，ここではCramer係数Vを用いる)．
0.8≦V

非常に強い関連

0.5≦V＜0.8

やや強い関連0.25≦V＜0.5

やや弱い関連V＜0.25

非常に弱い関連SPSSの実行方法

関連がある
関連がない

このデータにおけるCramer係数は，0.293であった．したがって，やや弱い関連が認められた．

1. 「分析」→「記述統計」→「クロス集計表」
2. 「クロス集計表」のダイアログから「統計量」を選択する．
3. 「統計量」ダイアログから「PhiおよびCramer V」を選択する．

3群以上の比較の場合にはどうなるか？：CochranのQ検定

Ｂ

Clinical Question
神経障害性疼痛患者に対して，3種類の除痛薬(A,B,C)を投与したときの痛みの軽減の有無を調べるためのチェンジオーバー試験を実施した．

あり
なし

あり

なし

5412Ａあり
なし

あり

なし

2145

Ｃ

両方
行う

薬剤Ａ
全被験者

ＡＣ

薬剤Ｂ

薬剤Ｃ

軽減
非軽減

Ｂあり
なし

あり

なし

306
3

軽減
非軽減
軽減
非軽減

統計的方法
検定：CochranのＱ検定，McNemar検定の多重比較
要約：対応のあるクロス集計表
全体パーセントCochranのQ検定の誤った利用
じょく婦が有する身体症状の産後6か月間の推移に関するコホート研究

磐田他：母性衛星, 58, 567-574, 2008

母子ともに異常がない2,709人のじょく婦を対象に産後入院中，1，2，4，6カ月時の5時点において，質問紙調査票を用いて37種類の身体症状の有無を調査した研究である．
分析方法:（前略）時間の推移による割合の変化に関してはコクランのQ検定を実施した．
1あり

2なし

あり

あり
03なし

あり

あり
0なし

なし

56あり

・・・なし

あり

あり
4あり
4なし

・・・

あり

0なし

なし

なし

6あり

なし

なし

あり
5なし

CochranのQ検定では，すべての時点で割合が同じであるという帰無仮説に対して，そうでないという対立仮説を立てる(つまり，上の対応のあるクロス集計表のすべてにおいて対角(緑色)に度数が集中している)．

し た が っ て ， こ の 文 献の よ う な 時 点 間 の 比 較で は な い ． こ れ は ， 各時 点 間 で のMcNemar検定をやっているだけである ．ちなみに，クロス集計表が1個の場合のCochranのQ検定とMcNemar検定は同じものである．

SPSSによるCochranのQ検定の実行
ここでは，ある疾患患者 17 名に 3 種類の薬剤(Treat：新薬，Control：既存薬，Placebo：プラセボ)のチェンジオーバ ー試験(すなわち，それぞれの被験者は，ウォッシュアウト期間を通じて，3 種類の薬剤の全てが投与・評価されてい る)を実施したときの結果(仮想例)である．このとき，アウトカムは，2 値 (0：無効，1：有効)がとられている．

SPSSの実行方法
1. 「分析」→「ノンパラメトリック検定」→「過去のダイアログ」→「K個の対応サンプルの検定」
2. 「複数の対応サンプルの検定」のダイアログにおいて「CochranのQ」にチェックを入れる．

なお，SPSS Exact Testsを導入している場合には，正確なp値を計算することができる．

交絡とはコーヒー摂取が肺癌の罹患率を上昇させるという研究結果が得られたとする．
研究において想定されたこと原因

コーヒー摂取実際に考ええること因子

コーヒー摂取
連関関係

因果関係

交絡

喫煙習慣因果関係

結果 肺癌罹患率上昇

結果 肺癌罹患率上昇

以下の関係がある場合に要因Xは交絡因子と呼ばれる．
1. 要因Xは疾患の既知のリスク要因である (例：喫煙習慣は肺癌のリスク因子である)．
2. 要因Xは因子と関連があるが，因子の結果ではない (例：喫煙はコーヒー摂取と連関関係はあるが，コーヒー摂取の結果ではない)．

交絡因子の調整を行った場合の検定：Cochran-Mantel-Haenszel検定
消化器癌(上部消化器，下部消化器)に対する外科治療に対する縫合術(真皮縫合術，スキンステープラー)の比較の結果を以下に示す．評価項目は，創合併症の発現である(Tsujinaka et al., Lancet, 2013)．
部位
上部下部縫合の方法

創合併症

計

ありなし

真皮縫合術

29 (0.076)

353 (0.924)382

スキンステープラー

39 (0.094)374 (0.906)413

計

68 (0.086)

727 (0.914)

795

真皮縫合術

18 (0.102)

158 (0.898)

176

スキンステープラー

20 (0.198)

81(0.802)101

計

38 (0.137)

239 (0.863)

277■ 上部消化器がんにおけるスキンステープラーに対する真皮縫合術のオッズ比OR =29  374= 0.788353  39

■下部消化器がんにおけるスキンステープラーに対する真皮縫合術のオッズ比OR =18  81= 0.461
158  20

部位別で縫合術の比較をした結果，いずれの部位でも真皮縫合術のほうが創合併症の発現は低く，下部消化器がんでは半分未満になる．

共変量
部位
上部縫合の方法
真皮縫合術
スキンステープラー
計

部位
下部縫合の方法
真皮縫合術
スキンステープラー
計

創合併症
あり

なし

29 O11139 O12168353 O112
374 O122727

創合併症ありなし

18 O21120 O22138

158 O212
81 O222
239

Mantel-Haenszel推定値
O111  O112 O211  O212
29  374 18  81++N1N2795
277 = 0.658
ORadj ==O112  O121 O212  O222 353  39 158  20++795277N1N2計

382
413
795 N1計

176
101277 N2

共通オッズ比とは，交絡因子の層別を行ったうえで，それぞれの層に共通なオッズ比を表す．調整なしのオッズ比OR=0.709なので，手術部位で調整することで，オッズ比が小さくなっている．

Cochran-Mantel-Haenszel検定とは，共通オッズ比(Mantel-Haenszel)が1であるという帰無仮説に対して，1でないという対立仮説を検定する．

Cochran-Mantel-Haenszel検定の実際例
亜急性期患者の亜急性期病院から急性期病院への緊急病院間転送タイミングに関する研究
Considine et al. : International Journal of Nursing Studies, 91, 77-85, 2019.

この研究は，亜急性期治療を受けた患者が急性期病院に緊急病院間移送が実施された602件の転送(早期転送：54件，遅期転送：548件)において，急性期病院での院内死亡率を比較したコホート研究である．なお，本研究はオーストラリアにおいて実施されている．ここでは，亜急性期治療による入院後1日以内に転送された患者を早期転送群，1日以上経過した群を遅期転送群としている．
Data Analysis: (前略) Cochran-Mantel-Haenszel test was also used to compare health service outcomes following time ofemergency transfer until discharge or death between early and late emergency transfers groups. Cochran-Mantel-Haenszel
model adjusted odds ratios (AORs)and 95% confidence intervals (95% CI) were reported (交絡因子の言及はなし).

(院内心停止)(予定外のICU入院)(対応チームの緊急呼び出し)(院内死亡率)(LOMTを除く院内死亡率)

Cochran-Mantel-Haenszel検定
ここでは，頭部外傷データを用いる．このデータは，カナダの 3121 名の軽度頭部外傷患者に対する CT による脳所見(1：有，0：無)の有無に対して，嘔吐の有無(1：有，0：無)が影響を及ぼすか否かを検討している．ここでは，交絡因子として，頭蓋底骨折の有無(1：有，0：無)を用いる．

Cochran-Mantel-Haenszel検定
では，要因およびアウトカム
は2値変数でなければならない．
・・・

・・・

・・・

SPSSの実行方法
1. 「分析」→「記述統計」→「クロス集計表」

2. 「クロス集計表」のダイアログから「行」に「嘔吐の有無」(要因)，「列」に「CT脳所見」，「層」に「頭蓋底骨折」(交絡因子)ドラッグ&ドロップする．
3. 「 統 計 量 」 を ク リッ クし ， ダイ ア ログ か ら「 Cochran と Mantel-Haenszel の 統 計 量 」 にチェックを入れる．

頭蓋底骨折
交絡因子
嘔吐
要因

脳所見
アウトカム

Cochran-Mantel-Haenszel検定では，層で分けたときのクロス集計表でのオッズ比，つまり，頭蓋底骨折有のサブグループにおける嘔吐の有無による脳所見有無のオッズ比
頭蓋底骨折無のサブグループにおける嘔吐の有無による脳所見有無のオッズ比が同じであることを仮定している．オッズ比の等質性の検定において有意であれば，等質性の仮定を満たさないと判断する．

Mantel-Haenszel検定のほうを見るのが一般的
共通オッズ比の推定値である．つまり ， こ こ で の 共 通 オ ッ ズ 比 4.033[2.910，5.591]は，頭蓋底骨折の有無について調整したときのオッズ比を表している．

Cochran-Mantel-Haenszel検定の勘違い：Cochran-Armitageとの違い
独居虚弱高齢者における介護予防対象者把握の検討
河野他：日本公衆衛生学会誌，2, 83-92, 2008

ある地域で介護認定を受けていない独居高齢者を対象とした研究において，介護予防対象者を把握するための基本チェックリ
ストと地域看護職の判断との内容についての検討を行っている．

独居高齢者看護職の判断による介護予防高齢者

チェックリストの各項目を比較

それ以外の高齢者

健康状態を順序関係のあるカテゴリとみなせなくもない．つまり，この検定は，Cochran-Armitage検定であり，Cochran-Mantel-Haenszel検定ではない．

順序カテゴリ
カルデータ

Thank you for your kind attention

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