量的研究エッセンシャル

「量的な看護研究ってなんとなく好きになれない」，「必要だとわかっているけれど，どう勉強したらいいの？」という方のために，本連載では量的研究を学ぶためのエッセンス（本質・真髄）をわかりやすく解説します。

■第8回：モデル思考は統計の要

加藤 憲司（神戸市看護大学看護学部 准教授）

　前回（第7回，第3085号）は，量的研究はループ構造をしているとお話ししました。今回はその図式をさらに拡張して，統計の考え方の根幹に迫ろうと思います。

統計学はバーチャルな世界を扱う

　今まで，母集団とサンプルの関係について次のように説明してきました。まず，あなたが知りたい対象である何らかの実在する集団があって，でもそれを全部調べることができないから，一部をサンプルとして取ってくる。そしてサンプルを用いて，元の母集団の特徴を推測するのだ，というものです。なぜ全部調べられないかと言えば，例えばコストがかかりすぎるといった問題があるからですね。これは推測統計学のわかりやすい理解の仕方の一つと言えます。でも，推測統計学をもっと便利に使うために，議論の抽象度のレベルを少し上げてみたいと思います。やや難解かもしれませんが，辛抱してついてきてくださいね。

　図を見てください。前回の図とよく似ていることからわかるように，前回の図の考え方を拡張したものです（前回は左側の円内に「母集団」，右側の円には「サンプル」と書かれていました）。私たちは現実の世界，この図で言えば右側の世界にいます。現実の世界で観測できるもの，それがデータです。では，私たちはデータの観測を通じて何が知りたいのでしょうか？

図　統計学はバーチャルと現実の世界をつなぐ（文献1を参考に筆者が作成）

　それは，現実世界のデータの背後にあって，データを生み出すもととなっている仕組みや規則です。第2回（第3065号）で述べたように，ある知見が一般化できるかどうかという問いに答えようとするのが量的研究だったことを思い出してください。量的研究における関心事は，個々のデータの背後に共通して存在する一般的な仕組みや規則がどのようなものかを明らかにすることです。こうした仕組みや規則は現実そのものではなく，現実を理想化・簡素化したものなので，「モデル」と呼びましょう。データが現実の世界に存在するのに対して，モデルはバーチャル（仮想現実）な世界に属すると言えます。

　個々のデータが持つ情報から，集団に関する情報へと一般化するのに重要な役割を担っているのが，統計学です^1）。統計学の理論では，個々のデータは無限に大きい母集団の中からランダム（無作為）に抜き出されて偶然に生じたものととらえます。つまり統計学的には，母集団というのはバーチャルな存在だととらえるのです。そして一般化して得られた知見は，また個別の観察に適用することができます。このように統計学は，バーチャルな世界と現実の世界との橋渡しをしてくれるものです。

統計学は一般化された「モデル」で考える

　統計学で「モデル」という考え方をする目的は3つ挙げられます^2）。第一に，観察によってデータ化された現象を説明するため，第二に，データに見られるばらつきを確率的に表現するため，そして第三に，モデルがデータにどれぐらい良く当てはまっているかを定量的に評価するため，です。

　一つずつ説明しましょう。世の中で起こる現象はさまざまな要因が複雑に絡み合って生じます。データというのはそうした絡み合いの結果として手元に得られたものなので，やはり複雑なままです。それを人間の頭で扱えるように，何らかのかたちで要約・整理したものがモデルです。モデルをデータに当てはめることによって情報が整理され，「こういう要因の作用でこう変化する」といった人間にとって理解しやすい部分と，それ以外の「ノイズ」と見なし得る部分に分離できるのです。なお，前回述べた「仮説」という言葉を使えば，仮説をデータに当てはめるために統計的な表現に置き換えたものがモデルだと言えます。あなたの仮説を明確に表現するモデルを作ることができれば，他の研究者とのアイデアの共有も容易になるでしょう。

　データをモデルで説明できる部分とノイズの部分とに分解すると，どんな良いことがあるでしょうか。それは，「確率」の考え方を用いてノイズ...