品質管理はデータに始まり、データで終わります。

1. 説明変数が質的変数

（解説）
　1.説明変数が質的変数について、説明して行きます。
　2.説明変数が質的変数は、以下を検討します。
　　・データ
　　・オッズとオッズ比
　　・ロジット変換
　　・群分けした解析
　　・シンプソンのパラドックス
　　・データの取り方

3.変数は、以下の通りです。
　・目的変数：　質的変数
　・説明変数：　質的変数
4.ロジスティック回帰分析は、不良率を求める時に有用です。

---

2. データ

（解説）
　1.データについて、説明して行きます。
　2.左表は、危険因子のＣａｔ（Ｃａｔｅｃｈｏｌ
　　ａｍｉｎｅ）と心臓疾患を表に纏めたものです。
　3.表の構成は、以下の通りです。
　　・Ｃａｔのｌｏｗ、ｈｉｇｈ
　　・心臓疾患のｙｅｓ、ｎｏ
　　・リスク、リスク比
　　・オッズ、オッズ比
　4.これは、Ｃａｔが高いと心臓疾患が多いかを検討
　　する表です。

---

3. オッズとオッズ比

（解説）
　1.オッズとオッズ比について、説明して行きます。
　2.オッズとオッズ比は、リスクとリスク比より危険
　　因子の影響を正しく表せます。（リスクの上限が
　　１の為）
　3.オッズとオッズ比を算出するには、ｌｏｗと
　　ｈｉｇｈのリスクを求める必要が有ります。
　　・ｌｏｗのリスク　：　ｐ_ｌ＝44/487=0.090
　　・ｈｉｇｈのリスク：　ｐ_ｈ=27/122=0.221
　4.オッズとオッズ比は、左式の通りです。
　5.オッズ比は、０〜∞の間の値を取ります。

---

4. ロジット変換

（解説）
　1.ロジット変換について、説明して行きます。
　2.左式上部の様に、オッズ比の対数はオッズの対数の
　　差となります。
　3.左式下部は、ロジット変換の式です。
　4.ロジスティック回帰分析は、ロジット変換を使用
　　するので、この様な名称となりました。

---

5. 群分けした解析

（解説）
　1.群分けした解析について、説明して行きます。
　2.上記の調査では対象者の年齢も記録されていたので
　　、年齢で層別して追加解析を行いました。
　3.年齢による層別は、以下の区分です。
　　・５５歳未満
　　・５５歳以上
　4.結果は左表で、調整オッズ比が得られました。
　5.調整オッズ比は、差の平均から指数関数で求め
　　ます。
　6.調整オッズ比は、年齢階層の影響が除外されます。

---

6. シンプソンのパラドックス

（解説）
　1.シンプソンのパラドックスについて、説明します。
　2.左表は、下記のデータです。
　　・表３Ａ　手術方法の比較データ
　　・表３Ｂ　癌の種類ごとの比較
　3.手術方法だけで判断するとＡの生存率が高いですが
　　、Ａの場合は良性癌Ｃが多いです。
　4.この例の様に、２つ原因が結果に影響している場合
　　は、１つの原因だけ見ていたのでは本質を見逃す
　　危険が有ります。
　5.この関係をシンプソンのパラドックスと呼びます。

---

7. データの取り方

（解説）
　1.データの取り方について、説明して行きます。
　2.データの取り方は、以下の２つが有ります。
　　・前向き調査：　事象が起こる前の調査
　　・後向き調査：　事象が起きた後の調査
　3.何れの方法を用いる場合でも、サンプルの選定に
　　偏りがあってはいけません。

---

品質管理ソフトは、下記をクリックして下さい。
本館：エクセル将棋館（品質管理ソフト）