CEのためのちょっと役立つ疫学:四分位範囲

四分位範囲(IQR)は、サンプルを順番に並べたときの25%、50%、75%に位置するデータを
それぞれQ1、Q2、Q3としてデータの分布、ばらつきを表します。

[読み方、その他の表現]
Q1:25パーセンタイル、p25
Q2:50パーセンタイル、p50、中央値
Q3:75パーセンタイル、p75

IQR:Q3-Q1、interquartile range
どの程度、データに幅があるのかを示す

データの幅を見るときに、最大値から最小値を引くことで範囲を計算することもありますが、
正規分布でない場合、外れ値(極端に大きい値、小さい値)に引っ張られてしまうので、データに偏りが出てしまいます。
その為、IQRを用いることで外れ値を除いた形でデータを示すことができます。

上記の場合、年齢を中央値(Median)とIQRで示しています。
2625例のデータ全体の中央値(Q2)は56歳、Q1とQ3はそれぞれ40歳と71歳となります。
(※今回の例では()の中をIQRではなく、Q1とQ3で示しています。)

四分位範囲でデータの分布を示すことで、
(正規分布に従うか否かに関わらず)ただ平均や差を計算するよりも多くの情報を示すことができます。

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投稿者プロフィール

CE_Y.A.
臨床工学技士。趣味はマラソン。現在、社会人大学院生として修士課程で疫学衛生学を専攻しています。日々の臨床での疑問を解決したい、論文を正しく読み判断したい、データを適切に扱いたい、そういった思いで一念発起しました。臨床工学と疫学は、遠いようで近く、また疫学は必要な知識であるが学ぶ機会の少ない分野なのではないかと思います。学んだことを臨床で生かしつつ、臨床工学技士と疫学を繋げる一助となればと考えています。
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