全数調査における検定の必要性について

現在、ある事業所における労務災害のデータを分析しています。
データはその事業所で発生した全ての労務災害に関するもので、過去１０年分揃っています。
このデータをクロス集計し、何か特徴が見られないか検討する際、χ２検定又はデータ数によってはFisherの正確確率検定を使っているのですが、先日ある人から「そのデータは全数調査だから検定する必要ないよ」と言われました。その時やっていたのは、Aという労務災害とBという労務災害の発生比率が昨年と今年で異なるかどうかのχ２検定でした。
そこで、質問です。

１　このデータは全数調査に該当するのでしょうか？
以下は全数調査に該当する場合ですが

２　この場合、χ２検定を使うことにどのような問題があるのでしょうか？（使っても問題はないけど使う必要がないのか、使ってはいけないのか。

３　χ２分布を使用しないFisherの正確確率検定であれば問題ないのでしょうか？

４　全数調査では得られた数値が全てと書籍に書いてありますが、例えば労務災害１０件と１２件の間に差があるというかどうかは、検定を使わないのであれば何を基準に考えるのでしょうか？　（違いがあるとも言えるし、あまり変わらないとも言えると思うのですが。）

５　収集したデータには経験年数といったような連続変数もあるのですが、この変数と別の連続変数との間に関連があるかどうかを把握するため、相関係数を求めることは問題ないのでしょうか？　全数調査のため母集団は仮定していないことから、有意性検定は不要と思うので、結果を示す際には相関係数の値だけを示せばいいのでしょうか？

データの解釈に必ずしも検定は必要ないのかもしれませんが、分析する人の主観によって結果が左右されることは好ましくないと思うので、できれば統計的な根拠を求めたいところです。
統計の知識が不十分なので、基礎から学び直すべきでしょうが、ぜひ教えて頂ければ助かります。

No.1 回答者： yhr2 回答日時： 2017/04/09 22:41

よく分かりませんが、下記のようなことなのではありませんか？

（１）発生した労務災害に対して、その内容の分析を行うなら、「発生した労務災害」が対象のすべてですから「全数」ということになるのでは。この場合の「分析」は、一種の「内訳」や「分類」の評価です。
　この「内訳」や「分類」が、年度ごとに「差異あり」と言えるかを調べるには、カイ二乗検定（独立性の検定、あるいは過去実績に対する適合性の検定）を行うことになるのでは？

（２）そうではなく、「労働者の総数、全労働時間」を母集団として、その中から特定の要因で「労務災害」が顕在化すると考えれば、「労務災害」は「全数」ではなく「標本」としての位置づけになると思います。潜在的な「労務災害」や、職場全体の労働環境などの要因や施策と「労務災害」の関係などを評価するのであれば、この観点でしょう。

　「検定」についても、「やってよい」とか「やる必要はない」とかは、何をどのように評価するかに依存するのではないかと思います。「全数」だからやる必要がないとか、「Fisherの正確確率検定ならばよい」とか、そういうことではないと思います。

　詳しい中身が分からないので、的外れかもしれませんが。