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13回：目的別量的研究ガイド　(3)予測したい

加藤 憲司（神戸市看護大学看護学部 准教授）

　この原稿を執筆中の2014年12月14日，衆議院議員総選挙が行われました。選挙期間中，新聞などで「与党，○○議席を超す勢い」といった記事を目にした読者も少なくないでしょう。結果は皆さんご承知のように，だいたい新聞の予測通りでした。いったい誰がどんなふうに予測しているんだろう，と思ってしまいますね。

　臨床場面においても，予測が求められることが多くあります。「この患者さんの予後はどうなるだろうか」「この治療法の効果はどの程度だろうか」などなど。そこで今回は，予測にまつわる量的研究のポイントを取り上げてみます。

予測には不確実性が含まれる

　まず押さえておきたいのは，いかなる予測も不確実性を含んでいるということです。不確実性を含まない予測というものは存在しません。このことは第6回（第3081号）に地震の例えを用いて触れましたが，大事なことなのであらためて述べます。

　例えば，「明日の天気は雨が降るか，または降らないでしょう」という“予報（？）”があったとします。この予報が当たる確率は100％ですね。だって，雨は降るか降らないかどちらかしかありませんから。こんな“予報”があっても，実生活に何の役にも立ちません。あるいは，「明日は晴れるでしょう」と毎日毎日言い続ける“予報（？）”があったとすれば，たぶん結構高い的中率になるだろうということも容易に想像できます。何だか天気予報の悪口を書いているように見えますが，実は天気予報というのは，予測がうまく機能している数少ない分野だそうです^1）。それはともかく，予測の良しあしというのは，単に的中率だけを見ていてはわからないと言えそうです。

　冒頭で触れた今回の選挙の予測に関して，某公共放送局では「○○～○○議席」というふうに幅を持たせていました。ズバリの数字を出していた他のTV局と比べてちょっとずるい気もしますが，予測というものに不確実性が付きまとう以上，本来はこのように幅を持たせて予測するのが正しい態度だと言えます。本連載では，「世界を確率的にとらえる」ことを推奨してきました（例えば第8回・第3089号）。それに従えば，未来の予測が1つの数字だけで示されている場合（つまり点推定）には，ちょっと怪しむぐらいの態度がちょうどよいと言えるかもしれません。

モデルは地図に似ている

　話を天気予報に戻します。現代の天気予報は，「気象モデル」に数値データを入力してコンピューターで計算し，その出力を基に予報官が経験を駆使して導くのだそうです^1）。ここで言う「モデル」とは，第8回で述べた統計モデルのことだと考えてよいでしょう。そこであらためて，予測におけるモデルの意義と役割について考えてみたいと思います。

　予測のための統計モデルを構築することは，地......