今、結核の勉強をしていて、有病率、罹患率等の計算方法も一緒に勉強しています。

先日、練習問題をもらったのですが、どうしてもわかりません。

人口40万人の市があって、年末現在登録患者数A人だとします。1年間新発生患者数はB人です。1年間死亡数はC人でした。

1、人口10万人あたりの有病率は?
2、人口10万人あたりの死亡率は?
3、人口10万人あたりの罹患率は?

私の考えでは、1だとまずAを4で割ると10万人あたりの患者数が出るので、
A/4÷10万×100で有病率が出るのではないか、とおもったのですが、それでは答えが合いませんでした。
模範解答では、ただAを4で割っていました。これだと10万人あたりの患者数しか出ないと思うのですが……。率というからには%で表さなければいけないのではないのですか??

もしかして、結核患者の有病率の出し方は、普通の有病率の出し方と違うんでしょうか……?
どうしてもわからなかったので教えて下さい。もう講義も終わってしまったので先生にも聞けません。
お願いします。

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A 回答 (3件)

「10万人あたりの有病率」とは、まさに、「10万人あたりの患者数」のことです。


率を全て%でなければいけないと思っていては、出生率・死亡率なども全てわからなくなってしまいます。そもそも率とは、全体に占める割合をいいます。
ちなみに、率が%なのではなくて、百分率が%です。同様に千分率はパーミルという語があります。そういう意味では10万分率になりますが、その表記として、
・人口10万人あたりの有病率
・有病率(人口10万対)
などがよく使われますが、同じ意味です。なぜ、こんなややこしいことをするかというと、%で表すと、0.02%とか言われるとイメージしにくいからだと思います。
##いまだと、あー銀行の金利ぐらいねーとイメージできるのかもしれませんが(笑)
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>有病率、罹患率等の計算方法も一緒に勉強しています。


 教科書あるいは参考書は持っていますか?あったらもう一度読んでみた方がいいと思います。

 A/4ですが単位人口当たりの患者数ですからこれは「率」でしょう。問題に「10万人あたり」と書いてなければA/40万でしょうけど。(%も言い換えれば人口100人当たり何人と言うことですよね)

死亡率、罹患率については10万人(年)あたりなどというのは普通であることはご存知ですよね?
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歯医者です。

ライセンスだけですが。
公衆衛生学は苦手ではありましたが、一応。

計算式は「そのとおり」だと思います。
率だから%でしょう。結核だからといって用語の定義が変わるのはおかしいですから。

講義が終わってしまっても、その教室に押しかけて質問しましょうよ。
質問される側としても、やる気がある人からの質問とかはうれしいものです。ぜひ。
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Q「人口10万人あたりの死亡率」の「単位」?

「人口10万人あたりの死亡率」という際の、
数字データにつける「単位」が、
% か、人(にん)か、ポイントか、もしくはナイのか、
の確実なところをどうか教えてください。お願いします。

Web上では「人」がついているのを見かけますが・・

厚生労働省の統計で、グラフや表に、「人口10万人あたりの死亡率」等と表示がある項目は、数字がいろいろあるのですが、「単位」が全く記載されていません。
統計学など全くのシロウトなので、「・・率」とくれば「パーセント」だと思いきや、何か違うようです。
「人(にん)」かな、と思い厚生労働省H.P.を探しましたが、概況を読んでもどこにも単位が示されていないのです。
唯一あったのが
「平成7年の全国の年齢調整死亡率(人口10万対、以下「死亡率」という。)は、男719.6、女384.7である。平成2年に比べ、男は28.3ポイント、女は38.3ポイント低下している。」
という「ポイント」という言葉でした。

ニュースで何ポイント低下、などと耳にしますが、これなのでしょうか?

ただの死亡率ですと、全人口で割るのでパーセントの単位はつくようです。
同様にただの死亡数ですと、人(にん)がきっぱりついています。

「人口10万人あたり」が入ると、何が変わるのでしょう?

もしかして、単位は無くなってしまうのでしょうか・・・

「人口10万人あたりの死亡率」という際の、
数字データにつける「単位」が、
% か、人(にん)か、ポイントか、もしくはナイのか、
の確実なところをどうか教えてください。お願いします。

Web上では「人」がついているのを見かけますが・・

厚生労働省の統計で、グラフや表に、「人口10万人あたりの死亡率」等と表示がある項目は、数字がいろいろあるのですが、「単位」が全く記載されていません。
統計学など全くのシロウトなので、「・・率」とくれば「パーセント」だと思いきや、何か違うようです。
「人...続きを読む

Aベストアンサー

「率」に単位はありません。

死亡率 = 死亡者(人) ÷ 人口(人) ですから 単位は 人/人 となるので「単位なし」になります。

パーセントは単位ではありません 率の分母が100で有ることを示す記号です。
ポイントも単位ではありません。

Q祖死亡率と年齢調整死亡率の違い

現在、保健師国家試験の勉強をしている学生です。

模試のやり直しをしていたら、次のような解説がありました。
・祖死亡率は、増加傾向にあり、2005年には8.6となっている。
・年齢調整死亡率は、減少傾向にある。

年齢調整死亡率は年齢の影響を除いた死亡率だということは
分かるのですが、それで、なぜ減少傾向になるのかは分かりません。
高齢化によって高齢者の人数が増加(それでも全体の21%しか
高齢者はいないけど・・・)しており、
死亡者がその中から多く出ていることによって、
祖死亡率は増加しているけど、年齢調整すると減少する
ということなのでしょうか?

ご存知の方、ご助言よろしくお願いします。

Aベストアンサー

 粗死亡率は、単純に人口千人当たりです。同じ千人でも、若い集団と、高齢者の集団との粗死亡率を比較すると、高齢者の集団が高いのは当然です。日本だと、平均寿命が延びていて、亡くなりやすい高齢者の割合が増加しているので、粗死亡率が増加するのは、当然でしょう。

>なぜ減少傾向になるのかは分かりません
 年齢調整死亡率は、このような年齢の影響を補正したものです。各年度を同じ年齢構成であった場合、と補正します。たしか、昭和60年の各年齢の人口割合をモデルにしていた、と記憶しています。
 年齢構成は同じである、と仮定するわけですから、この場合の死亡率は、その他の健康に関する要因に依存します。その要因として、教科書的には、医療と栄養が重要として述べられています(私には、説明不足で不満ですが)。これらは、「人々は改善しようと努力する」ので、年数が経つに従って、良くなる一方です。すなわち、検査に使う医療機器や薬が悪くなることはありません。栄養は食糧不足だと致命傷で、米不足だと江戸自時代以前は飢饉になり、死亡者続出です。が、何年か前には、海外から米を買い付けて凌ぎました。すなわち、当面は、栄養の悪化は考えられません。
 すなわち、年齢調整死亡率は、その年度の健康に関する要因が改善される一方なので、減少します。

 このような矛盾があるので、衛生水準の比較には、平均寿命、乳児死亡率とともに年齢調整死亡率を用い、「粗死亡率は用いてはならない」というのが、国家試験には出題されます。

 粗死亡率は、単純に人口千人当たりです。同じ千人でも、若い集団と、高齢者の集団との粗死亡率を比較すると、高齢者の集団が高いのは当然です。日本だと、平均寿命が延びていて、亡くなりやすい高齢者の割合が増加しているので、粗死亡率が増加するのは、当然でしょう。

>なぜ減少傾向になるのかは分かりません
 年齢調整死亡率は、このような年齢の影響を補正したものです。各年度を同じ年齢構成であった場合、と補正します。たしか、昭和60年の各年齢の人口割合をモデルにしていた、と記憶しています。
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Qカイ2乗検定って何??;;

タイトルのとおりですが…大学で統計の基礎な授業を一般教養で受けています。だけど知らない&説明のない言葉がいっぱぃで、全くついていけません(>_<))
「人が一番選ばなさそうな数字」を何度か投票した結果があって、その数字は無作為に選ばれてるかどうか、有意水準1%としてカイ2乗検定をして判断する、という問題があるのですが、カイ2乗検定自体、授業でちらっと言葉は使ったものの、計算の仕方、使い方の説明等はなく、まったく手がつかずにいます;;ネットでも調べてみましたが、どう使っていいのかまでは分かりませんでした。
知識の無い私でもわかるようなものがあれば教えて下さいっっ!お願いします。

Aベストアンサー

こんにちは.χ2(カイ二乗)検定を厳密に理解するには,数学的素養を持っている状態できっちりと統計学を学習する必要があるのですが,統計データを解析するための手段として統計学を「使う」のであれば,多少の原理を知っておけばよいでしょう.
以下初学者向けにかなり乱暴な説明をしています.正確な理解をしたければ,後で統計学の教科書などで独学して下さい.

χ2検定とは,χ2分布という確率分布を使ったデータ解析法と考えてもらう……のが一番なのですが,多分χ2分布って何? と思われるでしょう.χ2分布とは,二乗値に関する確率分布と考えることができるのですが,この辺もさらりと流して下さい.

例を使って説明します.今,道行く人にA,B,C,Dの四枚のカードの中から好きなもの一枚を選んでもらうとしましょう(ただし,選んでもらうだけで,あげるわけではありません.単にどのカードを選択仕方の情報を得るだけです).一人一枚だけの条件で,160人にカードを選んでもらいました.
さて,ここで考えてみて下さい.4枚のカードには大きな違いはなく,どれを選んでもかまわない.でたらめに選ぶとなれば,どのカードも1/4で,同じ確率で,選ばれるはずですよね? ならば,160人データならば,Aは何枚ほど選ばれる「はず」でしょうか? 同様に,B,C,Dは何枚選ばれる「はず」でしょうか?
……当然,A=B=C=D=40枚の「はず」ですよね? この40枚という数値はでたらめに(無作為に)選ばれたとしたらどんな数値になるかの【理論値】を意味します.

さて,上記はあくまでも理論値であり,実際のデータは異なる可能性があります.というよりはむしろ違っているのがふつうでしょう.そのような実際に観測された数値を【観測値】と呼びます.
仮に理論値と観測値が以下のようになったとします.

        A    B    C    D
(1)観測値   72   23   16   49
(2)理論値   40   40   40   40

当然のように観測値と理論値にズレが生じています.しかし現実と理論が異なるのはある意味当然なのですからぴったり一致することなどありえません.そこで,「ある程度一致しているか(ズレは許容範囲か)」を問題にすることになります.しかし,「ある程度」といわれても一体どのぐらいであれば「ある程度」と言えるのでしょうか? なかなか判断が難しいではないですか?
確かに判断が難しいです.そこで,この判断のために統計学の力を借りて判断するわけで,更に言えばこのような目的(理論値と観測値のズレが許容範囲かどうか)を検討するときに使われるデータ解析法がχ2検定なのです.

        A    B    C    D
(1)観測値   72   23   16   49
(2)理論値   40   40   40   40
(3)ズレ    +32   -17   -14   + 9
(4)ズレ二乗 1024   289   196   81
(5)(4)÷(2) 25.6  7.225  4.9  2.025

 χ2=25.6+7.225+4.9+2.025=49.25

計算過程をさらりと書いていますが,早い話が観測値と理論値のズレの大きさはいくらになるのか,を求めることになります.最終的には「49.25」というズレ値が算出されました.

さて,この「49.25」というズレ値が許容範囲かどうかの判定をするのですが,ここで,χ2分布という確率分布を使うことになります.詳細は統計学教科書を参考してもらうとして,χ2分布を使うと,○○というズレ値が(ある条件では)どのぐらい珍しいことなのか,という「珍しさの確率」を教えてくれます.
かりに「有意水準1%=1%よりも小さい確率で発生することはすごく珍しいと考える(許容範囲と考えられない)」とすれば,「珍しさ確率」が1%以内であれば「許容範囲ではない」と判断します.

以上,長々と書きました.今までの説明を読めばわかるように,χ2検定とはある理論値を想定した時,実際の観測値がその理論値とほぼ一致しているかどうかを調べるための統計解析法のことです.

χ2検定では,理論値をどのように設定するかは分析者の自由です.その設定の仕方で,χ2検定は「適合度の検定」や「独立性の検定」など異なる名称が付与されますが,本質は同じなのです.

質問者さんの場合は

> 「人が一番選ばなさそうな数字」を何度か投票した結果があって、その数字は無作為に選ばれてるかどうか、

これを理論値としてうまく設定することが鍵となるでしょう.

こんにちは.χ2(カイ二乗)検定を厳密に理解するには,数学的素養を持っている状態できっちりと統計学を学習する必要があるのですが,統計データを解析するための手段として統計学を「使う」のであれば,多少の原理を知っておけばよいでしょう.
以下初学者向けにかなり乱暴な説明をしています.正確な理解をしたければ,後で統計学の教科書などで独学して下さい.

χ2検定とは,χ2分布という確率分布を使ったデータ解析法と考えてもらう……のが一番なのですが,多分χ2分布って何? と思われるでしょう.χ2分布...続きを読む

Q脳の「錐体路」と「錐体外路」の役割と違いについて

錐体外路は錐体路の運動刺激を微調整する?というようなことは少し理解できましたが、今ひとつはっきり分かりません。役割や違いについて簡単に教えて下さい。位置する場所などは分かります。よろしくお願いします。

Aベストアンサー

筋肉の運動を起こすには最終的には脊髄などに存在しているαモーターニューロンを発火させることで可能です。
では、どの様に発火させるのかと言うところがこの質問に答える近道だと思います。

このαモーターニューロンへは、実は、平均しても一個のαモーターニューロンあたり数万個のニューロンからの入力つまり調節を受けています。
これらのニューロンからの信号の総和が閾値を超えるとαモーターニューロンが発火し特定の数の筋線維が収縮し、全体で見ると筋肉がぴくっとするわけです。

さて、錐体外路と錐体路の件ですが、
一般的には錐体路が随意運動錐体外路が不随意運動と言います。
しかし、前の説明を見ていただくとおり、どちらも、数万のうちの一つにすぎません。特に錐体路は、全体に占める役割は本当はとても少ないのです。これは、高校などで習う事実とかなり相反するかと思います。

では、本題の説明に入ります。
錐体路は、大脳皮質から始まるニューロンが直接αモーターニューロンを支配している物です。一方、錐体外路は、大脳皮質からの直接投射はなく、脳幹の網様体などから投射される物です。前者は意識運動というイメージと繋がりやすいですね。
しかし、後者は何か??簡単に理解できる例として、、
1.腕を曲げる時は伸ばす筋肉は弛緩するでしょ??誰がしてるの?頭(大脳皮質)では考えていません。
2.コップに水をくみます。だんだん重くなりますが、腕は下がりません。誰がしてるの?頭(大脳皮質)では考えていません。
3.空気椅子で一分間我慢、、、。でも、人間の筋線維は連続して収縮できないのです。じゃあどうするの?それは、沢山ある筋線維を、入れ替わり立ち替わり収縮させて、見かけ上連続して収縮しているように見せかけるだけ、現に、疲れてくるとぷるぷるするでしょ? じゃぁ、誰が入れ替わり立ち替わりを制御してるの?頭(大脳皮質)では考えていません。

つまり、この辺のことをうまくやってくれているのが錐体外路系なのです。現にこの制御が壊れると、じっとしているのが出来なくなるんですよ。マイケルJフォックスさんのパーキンソン病もその一つです。

前の方で錐体路の働きは少ないといいましたが、それでも多くのかたは、錐体路は随意運動には欠かせない!!とおもうでしょ?
でもね、進化の上で錐体路はごく最近出来たんですよ。
現には虫類にはありません、ほ乳類でも錐体路の構成は極めて不安定です。
ヒトでも完全に純粋に錐体路のみを障害しても、時期随意運動は出来るようになると聞いています。

個人的には、錐体路と錐体外路で単純に機能分けをするのはどうかと思いますし、この考え自体少々古い考え方になっていると思います。元々corticospinal tract(皮質脊髄路)が錐体(延髄にある膨らみ)を通るので錐体路と呼び、それ以外にも運動に関わる神経路があるから錐体外路と呼んだだけですので、敢えて機能云々言わないほうがいいと思います。
また、両者は常に一緒に働きますから、それぞれが運動制御の一部分を構成して居るんだと思えばいいのです。

錐体路=随意運動
錐体外路=不随意運動
と言うのは、強いて言えばアメリカ人と日本人の気質を一言で断言するのに近いかもしれません。
ただ、多くの教科書や、先生方はそのように断言するかもしれません。完全に正しくはありませんが、大きく間違っても居ませんから、素直にそう思いつつ、世の中は、(特に生物は)そんなに簡単には割り切れないんだけどね、、。とニヒルに笑っておけばいいと思いますよ(^^;

PS錐体外路の全体像が(解剖学的にでも)解っているならたいした物ですよ!!

筋肉の運動を起こすには最終的には脊髄などに存在しているαモーターニューロンを発火させることで可能です。
では、どの様に発火させるのかと言うところがこの質問に答える近道だと思います。

このαモーターニューロンへは、実は、平均しても一個のαモーターニューロンあたり数万個のニューロンからの入力つまり調節を受けています。
これらのニューロンからの信号の総和が閾値を超えるとαモーターニューロンが発火し特定の数の筋線維が収縮し、全体で見ると筋肉がぴくっとするわけです。

さて、錐体外路...続きを読む

Q「以降」ってその日も含めますか

10以上だったら10も含める。10未満だったら10は含めない。では10以降は10を含めるのでしょうか?含めないのでしょうか?例えば10日以降にお越しくださいという文があるとします。これは10日も含めるのか、もしくは11日目からのどちらをさしているんでしょうか?自分は10日も含めると思い、今までずっとそのような意味で使ってきましたが実際はどうなんでしょうか?辞書を引いてものってないので疑問に思ってしまいました。

Aベストアンサー

「以」がつけば、以上でも以降でもその時も含みます。

しかし!間違えている人もいるので、きちんと確認したほうがいいです。これって小学校の時に習い以後の教育で多々使われているんすが、小学校以後の勉強をちゃんとしていない人がそのまま勘違いしている場合があります。あ、今の「以後」も当然小学校の時のことも含まれています。

私もにた様な経験があります。美容師さんに「木曜以降でしたらいつでも」といわれたので、じゃあ木曜に。といったら「だから、木曜以降って!聞いてました?木曜は駄目なんですよぉ(怒)。と言われたことがあります。しつこく言いますが、念のため、確認したほうがいいですよ。

「以上以下」と「以外」の説明について他の方が質問していたので、ご覧ください。
http://oshiete1.goo.ne.jp/kotaeru.php3?qid=643134

Q年齢調整死亡率の考え方

「年齢構成をそろえるのが年齢調整死亡率の目的です。集団の死亡率の比較をするときに、年齢構成によって著しく異なる死亡率を単純に比較するのは好ましくなので、2つ以上の集団を比較する場合に、年齢構成をそろえ、年齢の標準化を行い、通常の死亡率(これを粗死亡率という)を補正した年齢調整死亡率を用います。」http://www.takenet.or.jp/~hayakawa/u-tanqa04.htm
上記年齢調整死亡率の考え方がわかりません。小学生にもわかるようにいうならばどういうことでしょうか。

Aベストアンサー

下でえらそうに答えていて申し訳ありませんが、年齢調整死亡率は初耳で、この質問のおかげでべんきょうさせていただきました。(ありがとうございますm(__)m)

ですから、年齢調整死亡率というデータを用いることによって、実際にどのようなメリットが生まれているかは知りません。

ただ、想像してみると、どこの地域が、この国の中ですごしやすいのか計算するために用いることができると思います。たとえば、公的医療サービスがよい地域はどこなのかを指し示すひとつの指標になるのではないでしょうか。

死亡率でも、その指標になりそうですが、死亡率では、人口構成に影響を受けてしまい、公的医療サービスの結果なのか、人口構成のせいなのかわかりません。
ですが、年齢調整死亡率では、人口構成はすべて同じであると考えているので、それの影響を排除できるというメリットがあると思います。

<計算式について>
勝手に、この国には、村と町以外にも、都会があると考えました。

そして、それらすべての人口を足した全人口は10000人。

んで、0歳の子がその10%の1000人

君の年の子が、30%の3000人

120歳の人が、10%の1000人
それ以外の年齢の人が、合計で、残り50%の5000人であると考えました。

基準人口を全人口と対応させて考えました。

んで、参考URLにあった以下の式を

Σ{(観察集団の各年齢階級の死亡率) × (基準人口のその年齢階級の人口)} ÷(基準集団の人口)
=Σ{(観察集団の各年齢階級の死亡率 )×(基準人口のその年齢階級の人口割合)}

に変形して、代入していきました。

町のケースでは、
赤ちゃんの死亡率が0、基準人口の割合が10%なので、0×0.1
君の年の子の死亡率が1、基準人口の割合が30%なので、1×0.3
それらを足したのが、
『町だと、0.1X0+1X0.3=0.3』です。

村のケースでは、
君の年のこの死亡率が0、基準人口の割合が30%なので、0×0.3
120歳の人の死亡率が1、基準人口の割合が10%なので、1×0.1
それらを足したのが、『村だと』に続く式です。

死亡率については、その地域の死亡者数をその地域の人口で割っただけです。
(死亡率って使ったことないので、この使い方で間違っていたらもうしわけありません。)

下でえらそうに答えていて申し訳ありませんが、年齢調整死亡率は初耳で、この質問のおかげでべんきょうさせていただきました。(ありがとうございますm(__)m)

ですから、年齢調整死亡率というデータを用いることによって、実際にどのようなメリットが生まれているかは知りません。

ただ、想像してみると、どこの地域が、この国の中ですごしやすいのか計算するために用いることができると思います。たとえば、公的医療サービスがよい地域はどこなのかを指し示すひとつの指標になるのではないでしょうか。

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QWord 文字を打つと直後の文字が消えていく

いつもお世話になっています。
Word2000を使っているものです。
ある文書を修正しているのですが,文章中に字を打ち込むと後ろの字が消えてしまいます。
分かりにくいですが,
「これを修正します。」
という文章の「これを」と「修正します。」の間に「これから」という単語を入れたときに,その場所にカーソルを合わせて「これから」と打つと,
「これをこれからす。」
となってしまいます。
他の文書では平気です。
何か解決する方法があれば教えて下さい。

Aベストアンサー

入力モードが「挿入」(普通の入力)から、「上書き」になってしまっているのだと思われます。
キーボードに[Insert]というキーがあると思いますので、1度押してみてください。

Q疾病を有する確率 (有病率、感度、特異度)

医師国家試験等で出題される感度、特異度に関する問題の考え方について教えてください。

有病率、感度、特異度から2×2のクロス表を作り、陽性反応が出た場合の確立を求める問題です。
有病率20%、感度90%、特異度80%としたとき、
   あり なし
陽性 180 160 340
陰性   20 640 660
計   200 800 1000
といったクロス表が作れると思います。

検査陽性であったとして、「本当に疾患を持っている確率」を求めるとき、
回答では
真陽性の確率
 有病率20%(0.2)×感度90%(0.9)=0.18
偽陽性の確率
 病気でない確率1-有病率20%=80%(0.8)×1-特異度80%=20% = 0.8×0.2=0.16
検査陽性の確率
 0.18+0.16=0.34
検査陽性のうち真陽性の確率
 0.18÷0.34=0.529
となるようです。

解き方に至る過程は分かるのですが、私の理解度が低いためどうもしっくりきません。
というのも、最初にこの問題を見たときに「検査陽性であったとする」というのであれば、
そこから疾患を持っている確率を考える訳ですから有病率や特異度は関係なしに、
 感度90%=90%の確率で真陽性
になるのではと単純に考えてしまい、この考えが頭から離れません。
そもそも、感度とは「疾病を有する者を正しく疾病ありと診断する率」なわけですから、
「検査陽性であったとする」という前提条件から考えると、そこから単純に感度=疾病を持っている可能性になる気がするのです。

趣味で疫学を独学で学んでいるものですから、相談する相手もいなく困っております。
よろしくお願いします。

医師国家試験等で出題される感度、特異度に関する問題の考え方について教えてください。

有病率、感度、特異度から2×2のクロス表を作り、陽性反応が出た場合の確立を求める問題です。
有病率20%、感度90%、特異度80%としたとき、
   あり なし
陽性 180 160 340
陰性   20 640 660
計   200 800 1000
といったクロス表が作れると思います。

検査陽性であったとして、「本当に疾患を持っている確率」を求めるとき、
回答では
真陽性の確率
 有病率20%(0.2)×感度90%(...続きを読む

Aベストアンサー

>感度とは「疾病を有する者を正しく疾病ありと診断する率」
>なわけですから、
>「検査陽性であったとする」という前提条件から考えると、
>そこから単純に感度=疾病を持っている可能性になる気がするのです。

「検査陽性であったとする」の中には病気で無いのに病気と
診断された人が当然含まれています。
「感度」は有病の人を正しく陽性と判定する確率で、無病の人を
誤って陽性と判定することは全く含まれていません。

有病率が低い場合、特異度が低いと陽性の大半が偽陽性
になるので、感度がいくら高くても診断の陽性的中率は
下がってしまいます。

感度と陽性的中率が全く違うというのは、
確かテレビドラマにもなりましたね。

理屈としては単純です。よく考えてみて下さい。

Q母平均の検定と推定・・・対応の「ある」「なし」の使い分け

母平均の推定や検定において、対応の「ある」場合と「ない」場合の使い分けが分かりません。
たとえば、ある製品の部位Aと部位Bの厚みを比べるような場合は、対応が「ある」のだと思いますが、同じ部位をメーカーの異なる2つの装置でそれぞれ測定した場合、対応は「ある」のでしょうか?「ない」のでしょうか?

Aベストアンサー

「対応のある」方法は、個々のデータに比べたい相手がはっきり決まって
いるときに使います。これは、対になったデータの差を1系列のデータと
みなして、その平均がゼロであるかどうかを検定しているのです。この方法
が使えるかどうかは、データを対にすることの「もっともらしさ」で決まり
ます。

例えば、あるダイエット法に効果があるかどうか調べるときに、20人の
人間にそのダイエット法をやってもらい、前後の体重を量るとします。
このとき、同じ人間の前後の体重差を1つのデータとして扱うことは非常に
もっともらしいでしょう。このようなとき「対応のある」検定方法を使い
ます。

「対応のない」方法は、2つのデータ系列をA、Bと呼ぶと、A全体の
平均値とB全体の平均値が同じといえるかどうかの検定です。上の
ダイエットの例をこの方法で検定することは間違いではありませんが、
ダイエット効果による体重差が、20人の体重のバラツキの中に埋もれて
しまって、検出しずらくなります。


>同じ部位をメーカーの異なる2つの装置でそれぞれ測定した場合

これは2つの測定装置の差を見たいわけですよね。全く同じ物を測った
結果を比較するのが最もいいでしょうから、「同じ物の同じ部位」を
測定したデータを対にするのはもっともらしいと言えるのではないで
しょうか。すなわち、「対応のある」方法がよさそうです。


>ある製品の部位Aと部位Bの厚みを比べるような場合は

これは、「同一物」の部位Aと部位Bが同じ厚さになっていて欲しいと
いう要件があれば、「対応のある」方法がふさわしいでしょう。いや、
そこまでは求めない、製品群全体として部位Aの平均と部位Bの平均
が同じになれば構わない、程度ならば「対応のない」方法でも差し支え
ないでしょう。

edogawaranpo さんがお書きになったように、データを取るときから
「対応」を意識しなければなりません。どれとどれが対応するか分から
なくなってしまったら、「対応のない」方法を使うしかありません。

「対応のある」方法は、個々のデータに比べたい相手がはっきり決まって
いるときに使います。これは、対になったデータの差を1系列のデータと
みなして、その平均がゼロであるかどうかを検定しているのです。この方法
が使えるかどうかは、データを対にすることの「もっともらしさ」で決まり
ます。

例えば、あるダイエット法に効果があるかどうか調べるときに、20人の
人間にそのダイエット法をやってもらい、前後の体重を量るとします。
このとき、同じ人間の前後の体重差を1つのデータとして扱う...続きを読む

Q「常染色体性優勢遺伝」「常染色体劣勢遺伝」とはどのようなもの?

このカテゴリーでよろしいんでしょうか。

「常染色体劣勢または優勢の遺伝です。」とよくいわれます。

「常染色体性優勢遺伝」「常染色体劣勢遺伝」とはどのようなものなのでしょうか。

医学的にはどのような病気がありますでしょうか。


要領の悪いご質問ですみません。

Aベストアンサー

kouraさんがある程度知識を持たれていると失礼に当たるかも知れませんが、もう少し簡単に説明してみます。

まず、人間には22対(44本)の常染色体と2本の性染色体(男:XY、女:XX)があります。
常染色体優性遺伝および劣性遺伝の場合はこの常染色体のどこかに起因となる遺伝子が存在することになりますが、この二つの違いはその遺伝子の発現する「力」によると単純に考えて良いでしょう。

遺伝子は父母からそれぞれ22本の常染色体と1本の性染色体を受け継ぐのですが、この際に例えば父方の遺伝子に強力な発現力を持つ疾患遺伝子が存在すると、母方のペアとなる遺伝子の発現は正常に働かず、父方の疾患遺伝子が優位に発現し、発病します。これが常染色体性優性遺伝です。
この際もし父方の疾患遺伝子が単独で優位に発現することができない場合は、正常の母方の遺伝子が優位に立ち、正常な発現をするために発病には至りません。しかしこの疾患遺伝子が父母双方から受け継がれた場合、優劣の競合は存在しませんので、発病することができます。このようなパターンが常染色体劣性遺伝です。

また、性染色体のX染色体にこのような弱い疾患の遺伝子が存在したとします。もしこの疾患遺伝子を持つ父親と正常な母親の間に子供が生まれた場合、女の子であれば100%の確率で発病することはなく、この女の子はこの疾患遺伝子の保因者となります。そして男の子が生まれた場合は、これも父親からは疾患に関係のないY染色体が受け継がれますので、これもまた100%発病しません。
ところが、この保因者となった娘が正常の男子と子供をなした場合、生まれてくる男の子の50%は疾患遺伝子がある方のX染色体を母親から受け継ぎ、さらにそのペアとなる性染色体がY染色体であるため、このX染色体の疾患遺伝子より優位に立つ正常遺伝子が存在しないため、疾患発現を抑制する因子がないことにより発病します。これはいわゆる「伴性劣性遺伝」です。この形式で有名なものには色盲がありますね。

遺伝子のこのような発現形式はそのほとんどが遺伝子の間の優劣関係で決まります。しかし、同じ疾患でも多種多様な遺伝形式を持つ場合があり、どの疾患も一概に同じ型にはまるものではありません。

kouraさんがある程度知識を持たれていると失礼に当たるかも知れませんが、もう少し簡単に説明してみます。

まず、人間には22対(44本)の常染色体と2本の性染色体(男:XY、女:XX)があります。
常染色体優性遺伝および劣性遺伝の場合はこの常染色体のどこかに起因となる遺伝子が存在することになりますが、この二つの違いはその遺伝子の発現する「力」によると単純に考えて良いでしょう。

遺伝子は父母からそれぞれ22本の常染色体と1本の性染色体を受け継ぐのですが、この際に例えば父方の遺伝子に強力な...続きを読む


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