連載

論文作成のための科学的根拠の効果的構築

２

根拠をもとに主張する
吉田

勝美、松木

隆央

（新赤坂クリニック）

1．今回の主題 ─────────────

盤となる現在の統計学は多くの場合直接仮説を検前回の研究の進め方では、どのような科学的疑問

群よりも脂肪肝が多い」という仮説を証明したい場を持って解決していくかを説明した。そして、先行

合に、直接「脂肪肝が多い」ということを統計学的研究で解決されない疑問を自らのデータで解明しに検定することはできず、帰無仮説として「飲酒群ていく作業が研究であることを説明した。

と非飲酒群の間で脂肪肝の頻度は同じである」、も証できないことが多い。例えば、「飲酒群で非飲酒

今回は、自らのデータをどのような形で根拠を作う少し丁寧に説明すると「脂肪肝の頻度は飲酒群で成して、その根拠をもとに主張していくかという研も非飲酒群でも同じ母集団から発生する」、「両群で究の根幹部分の作業について解説する。

の脂肪肝の頻度は変わらない」と仮定した場合に現実で認められた差が帰無仮説を前提とした場合の１. １. 収集されたデータから主張確率を求めることになる。この確率が「統計学的確研究の進め方に従って、研究計画を立てて収集さ率」であり、この確率が一定以下であれば「差がなれた資料はあくまでも実データであり、この実デーいとした帰無仮説」が起こる確率が低いことを示

タを如何に科学的に主張できる根拠に作り上げるす。確率が低いことは帰無仮説がまれにしか起こら１, ２, ３, ４）

かが研究の重要なプロセスとなる。

ないものと判断し、帰無仮説を棄却する。

医学で取り扱うデータは生物学的確率を含む不生物学的現象は確率的な変動を含むものである

確定データである。この不確定性を科学的に処理すが、この確率が一定以下であればまれな事象と言うることが根拠を作る上で必要な作業であり、この過ことになり、「両群の間に差がないとする帰無仮説」

程には統計学の手法が重要な解決策の一つ５）であを棄却することになる。帰無仮説が棄却されると、る。根拠は収集された資料をもとに、その不確定性

対立する仮説である「両群の間に差がある」というを考慮した上で、多くの場合検定という作業を経てことが統計学的に採択される。

「統計学的に有意である」根拠として作成されたものである。

統計学的に示されるｐ値とは、帰無仮説を棄却す
るための水準を示したものであり、ｐ値が小さいほど帰無仮説が強く否定されたことになる。多くの場

１. ２. 仮説の検証

合、ｐ値として５％を基準にするが、時にはより強資料をもとに根拠を作成するためには、科学的疑いｐ値１％という基準を用いて検証することもある。

問の解決を助ける仮説を設定して作業することが多い。仮説とは、科学的疑問を説明するために設け

１. ３. 統計学的有意と信頼区間られた一連の目標であり、設定された作業仮定を証

統計学的有意とは、前述したように帰無仮説を棄明していくことが検証作業６, ７, ８, ９）である。

却する基準であり、この有意基準以下の帰無仮説は総合健診に関わる多くの研究が健診記録という棄却され対立仮説である作業仮説が採択されるこ観察データを扱うことになるが、仮説の検証には、とになり、科学的根拠として論文に主張できる材料

その他シミュレーションや実験を行うこともしばになる。

しばあるが、ここでは主に観察データを対象として以下の話を進めることとする。
検証をすることで仮説が証明されると、科学的事
実から導き出された根拠として、つぎの段階である論文の中で主張していくことになる。根拠作成の基

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根拠の強さを示す方法として、多くの場合帰無仮説を棄却するｐ値で示すことが多い。しかし、ｐ値のみを記載するだけでは十分でない 10, 11, 12）として、信頼区間を表記することがある。
信頼区間とは、相対危険度やオッズ比などの求総合健診 2011年38巻 5 号

シリーズ ─ 論文作成のための科学的根拠の効果的構築められた点推定値とｐ値のみではどの程度の幅を２. １. 禁煙後の体重増加の頻度持った推定値であるかが示されないことから、95％

第一段階として、対象集団において禁煙実行群での確率で点推定値が予測される幅を信頼区間とし喫煙継続群と比較して、体重増加が観察された頻度て示す方法である。

を確認することになる。この作業では、両群で観察

信頼区間が示されることで、科学的根拠として情された肥満の頻度を求めることになり、先行研究と報量が多くなり、結果を考察する際に有用な情報にの比較により、この研究対象が比較可能な代表を有なる。

するかどうかを示すことができる。
禁煙実行群において、喫煙継続群に比較して体重１. ４. 今回の進め方

増加量、体格の分布を調べることで、第一の仮説で今回の解説では、作業仮説の設定、解析に入る前ある「禁煙後の体重増加」を確認することができる。

の手順、仮説を検証するための統計学手法の特徴を

この段階では、禁煙実行群と喫煙継続群に分け、開始時点での年齢、肥満度、体重変動、肥満度の変説明する。

化、他の指標（飲酒歴、生活習慣、など）を比較す

2．論点をまとめるための実例 ──────

ることで、両群の特徴を理解することができる。両群の特性は、禁煙後肥満を検証する際に、次の段階
で関連要因として補正する必要があるかどうかと研究計画に従って、科学的根拠を作成していくには、作業仮説を設定されていることが必要である。

いう新たな仮説を派生することがある。

研究計画を作成する段階で、予め作業仮説を準備して、その作業仮説を証明するため 13, 14）のデータを収

２. ２. 次の疑問、肥満の発生には、禁煙、その集している。

他の要因が関連しているか

ここでは、図１に示すように実例として「禁煙後この段階の仮説は、「肥満発生に関与する要因をに発生する肥満発生に関与する要因を明らかにす

考慮しても、禁煙が重要な要因である」ことを証明

15, 16）る」

ことを最終目標とする作業仮説を考える。

することが求められる。
ここでは、喫煙者の肥満発生に関連する要因を明作業仮説としては第一段階では「対象集団において禁煙後に肥満がらかにすることが第一段階となる。この作業では、有意に発生した」

体重増加群と体重非増加群に分けて、禁煙実行の有第二段階では「肥満発生に関与する要因を考慮し無、他の生活習慣を比較する。特に、肥満発生にはても、禁煙が重要な要因である」

食生活や飲酒歴など多くの要因が関連しており、こ第三段階では「禁煙者における肥満発生に関与す

れらの関係を把握することが必要である。

る有意な要因を探る」

次に、他の要因が体重増加に関連していることがことが挙げられる。これらの作業仮説は段階的に組示されたならば、これらの要因を考慮して、体重増まれており、この作業仮説から具体的な解析計画を加に禁煙実行が関連していることを示す必要があ

考えていく。

る。他の要因を考慮して一つの要因の関係を証明し

図1

解析手順の実例
禁煙後に肥満が多いか

禁煙成功頻度について先行研究との比較
禁煙群と喫煙継続群間での体重増加の比較

体重増加に関する他の要因は体重増加の有無群に
禁煙成功を含め生活習慣の比較

禁煙後肥満に関する要因は

禁煙後の肥満の有無群に種々の要因を比較する
禁煙後肥満を決定する要因を明らかにする

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たい場合に、多変量解析を用いて複数の要因を補正

３. ３. データ特性の把握しても観察したい要因が有意になるかどうかを理

データを電子媒体にすることで、その後の解析の解する解析方法がとられることが多い。

準備ができたことになる。その際、十分にデータの特性を把握することが解析をする際に生かされる

２. ３. 禁煙者の中で、肥満に関連する要因をことから、基本的な情報として、以下に述べるよう

知って保健指導をしたいなデータの特性を検討をする 17）。

最後の段階として、禁煙指導の際に役立つように、データから得られた特性情報は、解析を行う際に禁煙実行者の中でどのような要因を持つ者が体重増代替作業を組む上で貴重な情報になることから十加を起こすのかを明らかにすることが挙げられる。

分な時間を割くことが望まれる 18）。

この段階では、禁煙実行者のみを対象として、体重増加に関わる要因を明らかにすることになり、体Ａ . 量的データ

重増加群と体重非増加群に分けて要因を比較して連続量である量的なデータに関しては、関連する要因を明らかにすることになる。
また、複数の要因が禁煙後肥満に関わる時には、複数の要因を補正してどの要因が有意に作用しているかを知るために、多変量解析を行うことも必要である。

3．解析に入る前に ───────────
研究計画に従って収集された資料を解析する前に、いくつかの作業が必要である。
電子媒体でない場合には、入力作業を経て解析が可能なデータにする必要がある。

１ 分布の確認
２ 外れ値の確認を行うことが求められる 11）。
分布の確認には、単に平均と標準偏差を求めるだ
けではなく、分布図を作成することが有用な手段となる。分布を見ることで、正規分布であるのか、
デー
タのパーセンタイル分布、平均値と分布の関係などを理解することができ、解析をする際に有用な情報を提供する。
これらの特性を理解することで、量的データをカ
テゴリデータに変換する際に区切り値の取り方に基本的な情報を与える。

そして、全データから解析に不適当と考えられる

現在使用できる統計手法の多くは、正規分布を仮データを予め除外して、解析に供する基準データを定して検定を行う者が多いことから、分布が正規分作成する必要がある。

布から大きく外れている場合には何らかの変換を行うことが望まれる。

３. １. データ整理
調査票等を使用した資料をデータとして使用する際には、データの入力前に調査票の記載を確認す

分布からピークが複数ある分布の場合には、そのまま連続量で使用するよりもカテゴリデータに変換して取り扱うことも考える。

る必要がある。
資料の確認は、データ入力者に適切な指示を与え

Ｂ . 質的データるために必要な作業であり、記載内容の不備に対し質的データであるカテゴリデータでは、再コーて適切な指示を出すことによって、入力作業時に入ディングをする必要があるかを判断する。極端に分力者の恣意的な判断を避けることができる。

布が少ないカテゴリは解析の際に分割表が細かくなりすぎて解釈しにくくなることから、分布が少な

３. ２. 電子媒体に入力い場合には近似するカテゴリに組み込むなど再カ

調査票等の紙媒体のデータを電子媒体に入力す

テゴリ作業を行うことが必要である。

る作業であり、研究者自ら行うことも可能である
が、時間の節約や正確性を保つことを目的に入力業

Ｃ . 多変量解析の注意点

者に依頼することが薦められる。

多くの研究が多数の変数（項目）から構成される入力業者には、入力データの形式の指定やダブルチェックを指示することにより、正確でその後利用を考えて発注することが必要である。

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ことが多く、変数間の関係についてもあらかじめその変数間の関係について把握しておく。
連続変数間であれば、相関係数が代表的な指標で総合健診 2011年38巻 5 号

シリーズ ─ 論文作成のための科学的根拠の効果的構築

あるが、散布図を確認しておくことも必要である。
多変量解析をする際に、多重共線性の高い項目を同時に説明変数として使用する際の注意が必要で根拠として重要なことは、
１ その研究が先行研究と同じ質の集団であることを確保することある。多重共線性とは相関係数が高い項目を一つの２ 作業仮説に対する科学的根拠を示すこと

多変量解析モデルに説明変数として使用すると、回である。

帰係数などが相関係数が高い項目間で逆向きにな

ややもすると、集団の代表性について軽視してしる現象である。これは一つの変数で説明できない残まいがちであるが、その解析集団がデータを生成

りの分散をもう一つの変数が説明するため、しばしする段階でも偏り無く抽出されていることと解析ば逆向きになることが知られており、多変量解析のデータが先行研究の集団特性と概ね均質であるこモデルを組む際やその結果の解釈を慎重にする必とを確保することが必要である。

要がある。
４. １. 集団の代表性
３. ４. 有意差を検出する能力集団の代表性 22）は、母集団から偏りが無く無作為研究計画で十分に検討されてデータを収集してに抽出されていることを示すサンプリングの過程いる前提であるが、対象データ数と統計学的な検出の透明性とデータの基本情報が先行研究と概ね同力について、改めて確認しておく。

質であることを保障することから構成される。デー

誤った考えとして、「研究にはより多くのデータ

タのサンプリングに関しては研究計画で議論され数を集めることが必要である」という認識が持たれていることから、ここではデータの基本情報についている。医学データも生物事象であることから確率て考えることとする。

的分布をしているので、分布の影響を小さくするた集団の特性は、基本統計を明らかにする記述を行

めにより多くのデータが必要とすると考えがちでうことが多い。そのためには、入手したデータを対ある

19, 20）。データ数が少ない場合には本来意味のあ

象属性（特定群と対照群など）に分けて、データのる差があっても統計学的に有意でないとされてし基本統計である平均や標準偏差、カテゴリ分布などまう問題が起こり、多くのデータを集めることが至を記載する。

上命題のように考えられてしまいがちである。

科学的根拠が適応される範囲は、解析した集団特しかし、研究には次の考えから必要にして十分な性の範囲に限られるものであり、基本統計が母集団

データ数を揃えることが重要である。通常の検定はを代表するものであれば、得られた科学的根拠をそ

データ数をより多くするほど、わずかな差であっての母集団に適応して考えることが可能であり、論文20）も有意差を認めることになる 。

に表される知見が一般的なものとして解釈される。

重要なことは、生物事象であることから、研究がどの位の差を求めることを目標にしているかを設

４. ２. 論点の主張定することである。血圧であれば１mmHg程度の差

作業仮説に従って、科学的根拠を作成することがでは、測定誤差の範囲に含まれることから、医学的研究を進める基本的作業である８, ９）。

に意味がある５mmHg 以上の差を設定することが段階的にこの作業を進めることで、一つの仮説を多い。この医学的に意味ある差については、統計学証明した際に生ずる新たな疑問に対して次の仮説により答えを出す部分ではなく、研究者が先行研究を作成して、解析を進めていくことになる。

や医学的常識から判断する必要がある。
入手できるデータ数が解析に必要とされるデー
タ数よりも多い場合

21）には、無作為化によって必要

最終的な作業仮説を検証する根拠を作成するまで、段階的に解析を進めていくことで論理的に飛躍のない論文が作成できる。

なデータを抽出することも考える。

4．仮説に対する資料を作成 ───────
研究においてもっとも重要な作業が論文の基本となる科学的根拠を作成することである。
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Ａ . 段階的に段階的に科学的根拠を作成するためには、広い視点の作業仮説から、最終的に主張したい根拠まで絞り込んでいくことになる６）。
多くの場合、一つの根拠には追加して説明すべき
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事象が含まれることが多く、その一連の作業が研究

図2

交絡因子の構造を深めることになる。
要因（例：飲酒）

Ｂ . 交絡要因を除く

結果（例：高血圧）作業仮説の進め方は、データを記載することか
ら、仮説に従って焦点を絞り込んでいくことになる。絞り込む際には、主たる事象に関連する要因に交絡因子（例：酒の肴）ついて、その要因を補正しても主張する事象が成立するかを検証する作業になる 20, 21）。
図２に示すような交絡因子について考える。観察
要因と結果の関係を見ている場合に、第三の要因が補正する方法と「酒の肴」による層別化する方法に両者に関係していることがしばしば観察される。例より「飲酒と高血圧」の関係を把握することになる。

として、飲酒を観察要因として、その結果として高5．統計学でできること ─────────

血圧を観察している場合、「酒の肴」が第三の要因として、飲酒にも高血圧にも関係していることが理解される。飲酒者は、塩分の多い「酒の肴」を好み、データから根拠を作成するための手段として、統この塩分によって高血圧が助長される場合、「酒の計学的手法を使用することが一般的である４）。ここ

肴」の要因を除去しないと、飲酒と高血圧の関係を

では、統計学的処理について現在広く利用できる方

理解することができない。

法について解説する。図３は多く利用される解析目

この解決として、統計学的に「酒の肴」の要因を

図3

的とその統計手法の関係をまとめたものである。

仮説検証と統計手法

統計ができることパラメトリック

student s t-test

２群群間を比較する

ノンパラメトリック

連続量
多群

離散量

Man-whitny 検定

分散分析

分割表検定

相関分析

説明変数が一つ関係を検定する

多変量解析

説明変数が複数

グループ分けする

変数のグループ化
対象者のグループ化
重回帰分析

目的変数：連続量

簡単な式で説明する

目的変数：二値

多重ロジスティック回帰、判別分析
多重判別分析

目的変数：多値

総合指標を求める

主成分分析

潜在変数を求める

因子分析

時間的推移を明らかにする

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生命表分析
比例ハザード分析

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シリーズ ─ 論文作成のための科学的根拠の効果的構築

５. １. 差があるか

関分析があり、指標として相関係数とその有意性を最も基本的な根拠になるものであり、特定集団が求める。また、複数の間の関係を求めるには、重回対象集団と比較して「差がある」ことを検証すること

帰分析という方法がとられる。

で、特定集団が異なることを根拠として主張できる。
この差を検証する方法は、特定集団が一つだけの場合と複数の特定集団の場合に分けて統計学的手

Ａ . ２変数の関係
２変数の関係を見る場合には、あらかじめ両変数による散布図を作成して分布上の関係を見ておく

法を選択する。

必要がある。分布が一つの集団から構成されている
Ａ . ２群間の比較のか、複数の小集団から構成されている場合には、２群間の比較には、観察する指標が連続量の場合

単純に相関係数を求めるのではなく、小集団に分けて考えることが必要であり、その検討を進める。

とカテゴリの場合に分けて考える。

通常求められる相関係数は単相関係数であるが、Ａ １. 連続量での二群間の差

両変数が何らかの第三変数によって影響を受けて連続量に関して二群間の差を検証する代表的ないる場合には、第三変数で補正した偏相関係数を求手法が、student's t- 検定である。この方法は、変数がめることも考える。

正規分布であるパラメトリックであることを前提として、さらに両群が等分散であることを前提にしＢ . 複数の変数の関係た手法であり、両群の分散が異なる場合には Welch

複数の変数間の関係を表現する際、一つの変数を目的変数として残りの変数を説明変数とする重回法を用いる。
正規分布が仮定できないノンパラメトリックの帰分析を行う。

変数の場合には、Mann-Whitney の検定を用いる。

重回帰分析は目的変数 ＝ 切片 ＋ Σ（回帰係数×変数）

Ａ ２. 離散量での二群間の差で表現することで、回帰係数の正負と大きさから、離散量であるカテゴリ変数について、二群間の差変数間の関係を理解することができる。

を求める方法として、分割表検定があり、分布の偏この場合、変数の大きさによって回帰係数の大きりをχ２検定により統計量として算出して、自由度さが影響されてしまうことから、標準化を行い変数をもとにχ２表と比較してｐ値を求める。χ２が大き間の影響を理解しやすくする方法も考える。

い程、分布が偏っていることを示しており、特定群

重回帰分析を求める際にその回帰式の説明力を示す指標として重相関係数がある。重相関係数が１と対照群の間での偏りを示す。
２

分割表の一つのセルが５以下である場合には、χ

検定にずれが生じることが知られており、Fischer のに近い程回帰式によって目的変数が十分に説明されていることを示している。

直接確率法によりｐ値を算出する方法がとられる。
５. ３. 似たもの同士に分ける
Ａ ３. 多群間の比較

複数の変数をいくつかのグループに分けること

多群間で比較を行う際に注意しなくてはならなや対象者をグループに分けることでその特徴を明いのは、二群間の検定を繰り返して使うことは許さらかにして、仮説を検証する際に使われる手法がクれない。多群間の比較を行うためには分散分析を行

ラスター分析である。

い、多重比較による検定を行う。
代表的な多重比較として、Tikey 法と Dunnett 法

Ａ . 変数をグループ化が挙げられ、前者が特定群と対照群を同時に比較す

複数の変数をいくつかのグループに分けて、そのることに対して、後者は対照群を基準に特定群の対

変数群の意味を解釈することで仮説を検証する方比較を行う方法である。

法としてクラスター分析が利用される。
一つ一つの変数の意味を解釈することよりも複５. ２. 関係があるか数の変数群を解釈することで全体としての意味を

変数間の関係を記載する統計学的手法として、相説明するものである。

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観察された変数の一部を用いて変数のクラス
ター分析を行い、クラスターに属した変数群を用い比を求めることができ、目的事象に与える影響力を示すことができる。

て、重回帰分析などを行うことで変数群の意味を理解しようとすることが考えられる。例えば、複数のＣ . 目的変数が多値

生化学検査をクラスター分析によりいくつかの変目的変数がカテゴリで多値である場合には、多重数群に分け、その変数群と年齢、性別、肥満度など判別関数によりカテゴリの判別を行う方法である。

の他の指標との関係を解析することで、変数群の意
味を説明していくことが可能である。

５. ５. 総合指標を求める
複数の変数群から新たな総合指標を主成分分析

Ｂ . 対象者をグループ化

により求めることで、その総合指標を用いて仮説を一群の変数を用いて対象者をグループ化して、そ証明していく方法がある。

のグループ分けによって、年齢、性別やその他の変主成分分析により説明変数から合成された指標数の比較を行うことでグループの特性を理解するを作成して、その指標と既存の項目との関係を解明ことができる。

することで、仮説を証明することが考えられる。

例えば、一連の生化学検査にてクラスター分析を行い対象者をグループ化して、その病態によるグ

５. ６. 潜在変数を探る

ループ化の特徴を他の変数を使用して解釈するこ

主成分分析が説明変数から新たな総合指標を作成とが考えられる。

する統計手法であることに対し、説明変数の変動を規定する潜在因子を明らかにすることで仮説を検

５. ４. 簡単な式で証する際に使用される統計手法が因子分析である。

目的変数を複数の変数を用いて説明する方法の心理学やメンタル関係の質問票は項目も多くそ一つとして、重回帰分析を説明したが、複数の説明

れぞれの項目での意味づけが難しいが、その変動を変数の中から必要最低限の変数を選択して回帰式規定する要因を因子分析により解析することで、そを表現することで、簡単な式で変数を説明できる。

の因子との関係を解析することで仮説を検証しよ

この場合に、目的変数が連続量であるか、カテゴ

うとすることが可能になる。

リ変数であっても二値であるか、多値であるかにより統計モデルを変えることが必要である。

５. ７. 時間的推移を明らかにする
生物学的事象は、要因の影響が出るまでの時間的

Ａ . 目的変数が連続量推移を考えて説明変数の影響力を理解することが目的変数が連続量の場合には、重回帰分析の一つ必要である。前述したロジスティック回帰は時間的の方法として変数を選択する手法がとられる。変数な推移を考慮せずに発症（死亡）するか否かを説明を選択する際にも、変数採択法、変数棄却法、ステッするモデルに対して、生命表分析は時間的な要因をプワイズ法（採択後、棄却すべき変数があるか確認考慮した解析であり、医学研究に積極的に利用されする方法）により、限られた説明変数で目的変数のている。

変動を説明することができる。

説 明 変 数 を 一 つ と す る 解 析 す る 方 法 と し て、Kaplan-Meier 法による生命表分析があり、複数の説

Ｂ . 目的変数が二値

明変数を用いて生命表分析を行うものがCox比例ハ

目的変数が二値（Ａ群Ｂ群、死亡／生存、発症／未ザード法が挙げられる。

発症など）を複数の説明変数で表現する方法である。
二値がほぼ同数であれば判別関数を、二値が偏って存在する場合にはロジスティック関数を用いる。

6．まとめ ───────────────

最近では、ロジスティック回帰分析が応用されるデータから科学的根拠を作成するには、適切な統ことが多く、目的変数である事象にどのような説

計手法を選択することが必要であり、専門家の相談

明変数が関連しているか、その理由としてロジス協力を得ることが望まれる。

ティック回帰の回帰係数は対数変換によりオッズ

88

(654)

収集された貴重なデータを統計手法により検証
総合健診 2011年38巻 5 号

シリーズ ─ 論文作成のための科学的根拠の効果的構築することで科学的根拠として明らかにすることで、８）

論文として発表することが可能になる 。
６. １. データの整理をし、特性を把握する
研究計画に従って収集されたデータを適切に整理して、変数の特性を十分に把握することが、適切な解析を行うために必至な作業である。研究者は慌てて解析をするのではなく、解析前に多くの時間を割くことがより適切な根拠を作成することに繋がることを意識すべきである。
６. ２. 仮説を段階的に丁寧に説明する仮説に従って解析を進める段階も、解析で得られた結果から言える点、さらに説明を要する点、言及できる限界を常に意識して、段階的に解析を進める
ことで、科学的根拠を積み上げることで論理の飛躍のない論文を発表することが可能である。
６. ３. 科学的根拠を生かす
次回は、得られた科学的根拠を公表するために取られる一般的な手段として、論文作成について解説する。

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22）Pihlstrom BL, Barnett ML. Design, operation, andinterpretation of clinical trials.. J Dent Res. 2010；89：759−72.

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Making evidence from data analysis by biostatistical methods
Katsumi Yoshida 1), Takao Matsuki 1)
1) Shin Akasaka Clinic

How to make evidence from data analysis is an important step to draw medical articles.
Hypothesis derivid from scientific interests is effective in building evidence. Before statistical analysis,
it is useful to know characteristics and property of gathered data. Making evidence consists ofrepresentativeness of findings and confirmation of hypothesis. Biostatistical methods play importantrole to prove hypothesis which will satisfy with scientific interests. Relationship between biostaticalmethods and evidence buildings are discussed. It is also important to pay attention for adaptation ofscientific evidence to real world from epidemiological viewpoints.

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総合健診 2011年38巻 5 号