CEのためのちょっと役立つ疫学：95％CI

95％ Confidence Interval（95％信頼区間）は区間推定の指標として用います。

ここでは標準誤差についても触れますが、標準偏差と標準誤差は別物なので注意してください！
標準偏差：Standard deviation　（サンプルのばらつきを示している）
標準誤差：Standard error　（平均値のばらつきを示している）

95％信頼区間　

*サンプルデータ

95％信頼区間を教科書的に示すと・・・
・真の値を得られたデータの平均と標準誤差で置き換えて計算したもの
・得られたデータの平均から標準誤差（＝標準偏差/√N））の2倍の範囲
・式で表すと、　

95％CI　＝　平均値　±　2×標準偏差/√N

N＝症例数

難しいことは置いておいて…

95％CIとは100人の研究者が100回研究した時、
100回の内95回はその区間に真の値を含む

という風に認識してください。

ここで注意が必要なのが、95％CIは
95％の確率でその範囲にデータがある、ということでは無いことです‼

上記の表では　Odds Ratio(95%CI)　でデータを示しています。
（Odds ratio　＝　オッズ比）

“Influenza infection only”のCludeが　2.03（1.82-2.27）　となっていますが、
この研究では粗解析のオッズ比が2.03と算出されたけど、100回研究すると　
1.82～2.27　の中に真の値が95回は入ると考えることができます。

その2行下、“Influenza infection and vaccination”では　1.10（0.96-1.27）　となっています。
この場合、オッズ比が1.10だけど、100回研究すると　
0.96～1.27　の中に真の値が95回は入る、
また95％CIが　1.00　をまたいでいるので
もしかしたらいい影響もあるかもしれないけど、よくない影響もあるかも、と解釈できます。
（＊本文の内容とはニュアンスが違うのでイメージとして）

参考文献：今日から使える医療統計,新谷歩,p10-19

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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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