看護研究のデーター分析方法…研究データーをどのような方法を用いて分析するかということです。量的研究においては考察につながる重要な内容です。ですが実際にはこの分析を得意とする看護師は少ないといっても過言ではないでしょう。

いろいろな統計学の本や分析方法の本をみてもいまいちピンと来ない内容が多すぎるのです。ですから統計や分析方法の中でよく使われているいくつかについて説明を行います。

量的データーを分析する時に一番簡潔に表現する方法が、記述表現とグラフ表現です。例えば100人のデーターがあるときに10人が60歳代（あるいは10%が～）という表現が記述表現です。同様に、グラフ表現を行うことができますが、サンプル数や内容が限られている場合にはあえてグラフを用いる必要はありません。この場合に使われる統計的方法が代表値と散布値、相関と回帰となります。

この分析を分かりやすく説明するときによく用いられる例が身長と体重の関係です。イメージしてください。縦軸が身長、横軸が体重とします。身長150cm57kg、167cm62kgというように交わるところに点をつけていきます。ある程度のデーターを入力すると点の分布に一定の偏りが現れてきます。この密集が多ければ「相関関係がある」ことになりますしばらばらであれば「相関関係は弱い」ということになります。

しかし…最近は驚くほど簡単に分析を行うことができます。アンケート結果をエクセルに入力しツールの「回帰分析」を行うことで相関や標準誤差、データーの有意性まで検出してくれます。

もう一つが比較分析です。A群B群（あるいはそれ以上の）データーを比較検討するというものです。

どちらにしても、アンケートやデーター収集の項目を的確に選ぶことがデーターの有効性を高めてくれますので十分な検討を行いましょう。