＜抄録＞

　リハビリテーション領域において，予後予測は大切なスキルの一つである．リハビリテーション領域における予後予測の研究は年々増加しており，新しい知識を常に更新し続ける事が重要となる．ただし，予後予測関連の論文を参考にする際，結果や結論ありきで，知識を充足するだけでは，いささか不十分と言わざるをえない．最良の学習方法は，予後予測論文にて使用される研究デザインを理解し，論文読者自身が批判的吟味を加えながら，論文の結果や結論を理解する事が求められる．本稿では，リハビリテーションにおける予後予測論文の結果や結論を吟味する際に，最低限知っておかなければならない，統計用語や手法の基礎知識について，簡単に解説する事を目的としている．

　　　　　

1.予後予測論文の結果と結論を批判的吟味するための基礎知識（１）

　　　　　

1）P値について統計的な手続きが

　P値とは，Probability（確率）の頭文字を取られたものである．さて，P値が登場する統計的な検定では，論理学における背理法といった間接的証明方法が用いられている．背理法とは，2つの仮説，帰無仮説（仮説そのものを否定する説），対立仮説（仮説そのものを肯定する説）を設定し，帰無仮説を統計的に否定することによって，対立仮説を正しいとする，間接的証明方法なのである．従って，帰無仮説（Aではない），対立仮説（Aである）の場合，統計的な結論としては，「Aではない」を証明するのではなく，「Aであることはない」という不確かさが残る証明であることを覚えておきたい．さて，一般的にp<0.05という数値をよく見かけると思う．これは「帰無仮説が正しいにもかかわらず，棄却してしまう確率」を指している．つまり，100回調査を繰り返すと，20回に1回の希な確率で異なる結果が生じることを示している．ただし，p値を5%と設定している根拠は，特になく慣習的なものと考えられている．また，p値だけでは，帰無仮説を否定することは示せるものの，実際にどのぐらいの程度（差等の実際の値）で否定できるのかといった情報を得ることはできない.

　　　　　

2）95%信頼区間

　P値だけでは実際にどの程度，帰無仮説を否定できたについては，示すことができないと上記で示した．一方，区間推定は，結果が臨床的な意味を持つものかどうかを判断するために，データの測定尺度を用いて，直接示すことが可能である．そこで，最も使用される指標が信頼区間（Confidence interval: CI）であり，データからCIを求めることを区間推定という．95%信頼区間とは，母集団から標本を採取し，その平均から信頼区間を求めるという作業を100回実施した際，5回は信頼区間のなかに母平均が含まれないことを意味している（図1）．さて， 95%信頼区間を解釈する際，検定の対象が『差』の場合と，オッズ比やリスク比などの比を見ている場合，数値の持つ意味が異なる．例えば，2群間の平均に関する差について検定を行なったとする．その場合，対立仮説は「A群の平均値−B群の平均値=0以外の数」，となり，帰無仮説は，「A群の平均値−B群の平均値=0」となる．この場合は，帰無仮説で設定した0という数値を跨いでいない場合に，帰無仮説を否定できる（有意であるという解釈が可能である）．一方，比の場合，例えば，リスク比は2群において，同等の発生確率の場合，リスク比は1となる．これらから，帰無仮説は「発生確率が同率（リスク比が1）」で，対立仮説が「発生確率が異なる（リスク比が1未満，もしくは1よりも大きな値）」となる．従って，1を跨いでいない場合に，帰無仮説を否定できる（有意であるという解釈が可能である）．オッズ比については2群において，同等の異常確率の場合，オッズ比は1となる．これらから，帰無仮説は「異常確率が同率（オッズ比が1）」で，対立仮説が「異常確率が異なる（オッズ比が1未満，もしくは1よりも大きな値）」となる（オッズ比に関しては，次稿：予後予測で用いられる研究デザインとは（３）−予後予測研究で用いられる統計用語や手法の基礎知識（２）−にて解説する予定である）．従って，1を跨いでいない場合に，帰無仮説を否定できる（有意であるという解釈が可能である）．

　　　　　

<最後に>
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慢性呼吸器疾患の基礎から実践までを説明し、各疾患の作業療法メソッド、在宅ケアの方法などの詳細も解説します。
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