疫学データの指標、誤差、精度、正確度

前回のコホート研究と症例対照研究、相対危険度、寄与危険度、オッズ比の計算ではコホート研究と症例対照研究についてみました。今回はこれらの疫学の研究から得られたデータに関する指標を見ていきたいと思います。今回のテーマは薬学生が大嫌いな統計に関わるジャンルでもあります(笑)まず疫学の考え方を例とともに再度確認します。

 

 

例えば、日本人がラーメンが好きかどうかを調べようとしました。この時本当であれば、日本人全員に一人ずつ聞き取りをすることが必要です。しかし、現実的には全員に聞き取ることは難しいため、一部の代表者に聞き取りをして調査することになります。この例における、日本人全員を母集団と呼び、その値は真の値と呼びます。そして一部の代表者を標本と呼び、その値は観察値と呼びます。

 

 

ちなみに私はラーメンが好きで、ラーメン嫌いな人って見たことが無い気がします・・・みんなラーメン大好きですよね!!(笑)それはさておき、これを抑えた上で次の誤差を見てみましょう。

 

 

誤差

疫学のデータは観察値であるため、真の値から誤差が出てきます。方向性のない誤差のことを偶然誤差と呼びます。偶然誤差は標本誤差とも呼ばれ、防ぎようのない誤差のことです。それに対して、方向性のある誤差のことを系統誤差と呼びます。つまりは誤差となる原因があり、系統誤差には以下のようなものがあります。

 

• 選択バイアス；観察集団が特定の方向性を持つことによる偏り。
• 情報バイアス；情報が不正確なことによる偏り。
• 交絡バイアス；結果と要因の両方に関係する別の因子によって生じる偏り。

 

例えばビールとがんの関係をみたいとするなら、

 

• 選択バイアス；60代男性ばかり観察していた
• 情報バイアス；ビールを飲んでいるのに、飲んでいないと回答していた
• 交絡バイアス；ビールとがんの関係を見たいはずなのに、別の要因であるタバコが存在していた

 

となります。

 

 

精度と正確度

偶然誤差の大きさは精度と呼ばれます。精度が低くなると信頼性が悪くなります。それに対して系統誤差の大きさは正確度と呼ばれ、正確度が低くなると偏りが大きくなります。

 

例えば、以下のような観察値が得られたとするならば、

 

 

1. 精度は高い、正確度は高い
2. 精度は低い、正確度は高い
3. 精度は高い、正確度は低い
4. 精度は低い、正確度は低い

 

と言えます。この精度と正確度の違いをしっかりと抑えておきましょう。

 

まとめ

• 観察値の真の値からのずれを誤差という。
• 誤差は偶然誤差と系統誤差がある。
• 偶然誤差の大きさは精度と呼ばれ、系統誤差の大きさは正確度と呼ばれる。