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基礎的な疫学・統計学の知識
衛生管理者は、労働衛生管理に係るデータを集め、集計し、分析・評価し、衛生管理の基礎資料として役立てる。そのため、統計学、疫学の知識が必要とされる。
労働衛生管理に必要なデータ集積、分析のために留意すること（5つ）（答え）
データの質、データ分析、正常値と参照値、有所見・有所見率と発生率、疫学と応用
良質なデータとは、信頼できる出所で高い精度のもの。
データの分布の代表値とばらつき指標
| 分布の代表値 | 平均値 | 全データの和をデータ数で割った値 |
| 中央値 | データを大きい（小さい）順で並べたときの中央値 | |
| 最頻値 | データの中で最も多く見られた値 | |
| 分布のばらつき | 分散 | 値のばらつき程度 |
| 標準偏差 | 分散の平方根。値のばらつき程度 | |
| 範囲 | 最大値と最小値 |
生体から得られた指標の分布は、正規分布となることが多い。ばらつきの程度は、分散や標準偏差で表される。集団の比較は、平均値が異なれば集団も異なった特徴を有すると評価されるが、平均値が等しくても分散が異なっていれば、異なった特徴を有する集団と評価される。
データの代表値としてどの指標を用いるかは、データの内容と分布の形によって異なる。
正常値と参照値
正常値とは、健康な状態の人の、人体の生命活動維持に必要な検査項目が、一定の範囲内にあることをいう。
参照値は、健康影響という価値判断から出された値で、実際の人体検査の値からではなく、動物実験や疫学調査で、人の健康に影響しない安全な値を基準としている。
有所見、有所見率と発生率
有所見率とは、健康管理統計において「ある時点における検査の有所見者の割合」のことである。
発生率とは「一定期間に有所見が発生した人の割合」のことである。
有所見率と発生率は、異なる指標である。不可逆性の検査項目と可逆性の検査項目、短期間と長期間の検査項目とでは、有所見率と発生率の評価は異なる。有所見率、発生率の大きさを比較、経時的変動を観察すると、作業場の改善点がわかる。
疫学と応用
疫学とは、ある集団における健康事象の分布を調査し、原因を統計学的に追跡し、対策をする方法。
疫学の手順（答え）
- 疫学の目的の設定
- 目的に関係する全ての事象の統計（記述疫学）
- 原因の仮説を立てる
- 分析疫学（前向き調査＝コホート調査）、（後向き調査＝症例対照調査）
- 因果関係を探る
- 対策を考え実施する
事象が多発している否かの客観的判定（答え）
標準化死亡比、年齢標準化死亡率などを用いる。
注意を要する場合（答え）
発生は少数であっても、稀な疾病の場合
因果関係が成立する条件（5つ）（答え）
- 時間的先行性（原因となる事象が事前に作用している）
- 関係の普遍性（いつでも、どこでもその関係が見られる）
- 関係の強さ（量－影響関係、量－反応関係、相対危険度などの指標で測る）
- 関係の特異性
- 関係の一致性
【 更新日: 2011-10-22】
