役に立つ（かな？）情報管理研修 2013

－２日間資料－

岡山商科大学経営学部商学科教授　田中　潔

2013/7/19 ・ 20 　於：協会会館＋岡山商科大学

この研修でのスケジュール• １日目（看護協会）　講義編• 10 ： 00 ～ 12 ： 00

– 情報と情報処理の考え方を知る– コンピュータ進展の経緯を知る

• 13 ： 00 ～ 15 ： 00– 看護研究のための基礎知識– エクセル中心の個人統計分析

スケジュール　続き• ２日目（岡山商大会場）　実習編• 10 ： 00 ～ 12 ： 00

– パワーポイントに触れる・体験– 文章作成の要点

• 13 ： 00 ～ 15 ： 00– サイトを利用してｔ検定やカイ２乗検定

• 15 ： 00 ～ 16 ： 00– エクセル利用再確認

情報を活用するための４つのアクション

• 情報蓄積– 患者、医療処置に関するデータベース– 誰が何を入力するのか？

• 情報共有– 施設内で共有しましょう– 誰がそれを見ることができるのか？

• 情報加工・情報処理– 付加価値情報システム– 自施設や自部署に有益な情報がありますか？

• 情報伝達・通信– 広域連携を考え地域や患者との密接な連携は

「情報」の４大定義• シャノン（ 1948 ）説　　情報とはこんなもの• （１）非遷移性

– 相手に移っても手元に残る

• （２）非消費性– 使いべりしない

• （３）累積効果性– たくさんの情報を蓄積し効果あり、図書館や放送局

• （４）信用価値性– 多くの蓄積を基盤に信用をさらに増す

保健医療分野の情報化にむけてのグランドデザイン

• 【目標】–平成１６（ 2004）年度までに全国の二次医療圏毎に少なくとも一施設は電子カルテの普及を図る

• 平成１８（ 2010）年度までに全国の４００床以上の病院の６割以上に普

及、全診療所の６割以上に普及• 保健医療福祉総合ネットワーク化への展開

– 専門機関のネットワーク連携– 個人に対するＩＣカード化

情報分野の「理念」• 全ての国民に大して情報分野はこうある

べきとの目標や基本方針• 「あまねく公平に、必要な時に、必要なだけ提供する」 Just in Time JIT

• でもそれだけには問題は留まりません• 看護情報システムも普及してきました• しかし、ＪＩＴに種々を検索できていま

すか ???

歴史　前期• 有史以前　そろばん　中国とエジプト• １６世紀 　パスカルとライプニッツ

– 数学者、加減計算機、乗除計算機　歯車式• １９世紀　バベジの階差機関（アナレティカル・エン

– 自動計算の夢、設計図、未完の夢、産業革命蒸気と歯車による計算機関。加減乗除

• 1940 年頃　最後の機械式計算機Ｍａｒｋ - Ｉ（米）– 歯車→電磁石リレー素子 ,電気式計算機

• 1946 年　ＥＮＩＡＣ誕生（砲弾表）– ノイマン、エッカート、モークリーら主導– 世界初の電子計算機の誕生（軍事用）

コンピュータの歴史　後編• 1946 　ＥＮＩＡＣ（ノイマン型コンピュータの原型）

• 1948 　シャノンによる情報理論の提唱– シャノンの情報量、第４の物理量

• 世界初の商用コンピュータＵＮＩＶＡＣ - Ｉ（ユニバック社）– エッカートとモークリー、後に廃業

• ＩＢＭ－３６０シリーズ大ヒット（ＩＢＭ社）– 白雪姫と７人の小人と呼ばれる勢力図– ワトソン率いる営業部隊「ビッグブルー」とノイマン

より小型、分散化へ　現代史• 1960 年代　日本で「電卓戦争」勃発• ＩＢＭ社の世界独壇場（フレームマシン）

– 対抗する日本の電気メーカー集団（国策の下、一致団結）– ＮＴＴの出入り業者６社– 日本電気、富士通、沖電気、東芝、三菱電機、日立– カシオ、シャープ、ビジコン– ビジコン、インテルへ電卓ＬＳＩを委託– 嶋正利。インテルにて世界初マイクロプロセッサ開発（ 4004 ）

　パソコンのひな形• 1970 年代後半　ＮＥＣ、評価キットＴＫ８０販売• 1980 年代　我が国独自の進化 PC9800 シリーズ

– パソコンのガラパゴス化、携帯電話より先に• 同時期２人のジョブス、アップルＩの開発

そして分散からネット化へ　現在

• インテル＋マイクロソフト（ウィンテル）軍勢対モトローラ＋アップル軍勢の戦い

• ＩＢＭ社最後のあがき– パソコンＤＯＳＶ機の仕様公開、世界標準

• パソコン界は次第にこの黒船に収束– 1995 　実質初の Windows95発売– 1998 　クリントン政権ゴア副大統領「デジタ

ルエコノミー」にてインターネット開放政策

冷戦の申し子　インターネット• 1965 　時は、米とソ連の冷戦時代インターネットは産声を– 1962 　ケネディ　米ソのキューバ危機– 1968 　ソ連ガガーリン少佐「地球は青かった」– 1961 　月面着陸アポロ計画

• どちらも大陸間弾道弾開発競争だったのよ。• 当時、ソ連に負けていた米ＤｏＤ（ペンタゴン）は、

「ソ連から一発の核攻撃をワシントンが受けても、ネット管理下の 100発をお見舞いする」との理念から、インターネットの前身、ＡＲＰＡネット構築に躍起となった。

• ＡＲＰＡネットの主導者：　ポールバランにより分散型ネットワーク方式の確立

• 電話：　密結合、インターネット：　疎結合

コンピュータの進化• 素子の進化

–第１世代　真空管　ＥＮＩＡＣ–第２世代　トランジスタ　ショックレー–第３世代　大規模集積回路（ＩＣ）　キルビー–第４世代　ＶＬＳＩ　嶋 4004 以降

• ノイマン型コンピュータ–電子スイッチによる 0 、 1 の２進処理– プログラム内蔵方式– プログラムとデータを内蔵し、処理する方式

わが国携帯電話の略譜• それまでは有線電話が主流• 技術進歩と規制緩和の一環から実施された• 1987 　ＮＴＴ初の移動体電話市販• 日本独自のケータイ＝ガラパゴス携帯進歩• 2008 　 iphone 日本発売• 2011 　スマホが• ガラパゴスを追い抜く

• 音声からＷｅｂ閲覧＋• 電子メール利用主

インターネットの略譜• 1965 年頃　米軍の戦略情報システム開発• 米・ソ連対立（冷戦）の影響• 軍事専用　ＡＲＰＡネットが前身• 1970 年代　インターネットと命名

• 1995 年頃　米国、世界にインターネットを開放（米・ソ連の冷戦が終わる）

• その頃　 Windows95 が発売、環境が整備• その後　携帯電話も接続• 現在のインターネット社会が出現

小さなコップの戦い計算機統計学の黎明

• 1975 年頃　 COMPSTAT （欧州計算機統計会議）にて VisiCalc （後の Excel ）発表

• 1980 年頃　九大浅野、広大正法寺、岡大脇本・垂水、塩野義製薬後藤・武田製薬田中豊（大阪）、統数研（東京）林、大隈、北大佐藤らによって日本でも「計算機統計学」機運。科研費プロジェクトNISAN （ニイサン計画）始動。

• 1985 年頃 SPSS 日本版上陸。垂水・田中潔ｱﾙﾊﾞｲﾄ• パソコン統計ハンドブック（脇本、垂水、田中豊・

潔）• これ以降、統計処理は「統計パッケージ」の時代へ

看護者としての情報倫理• まずはじめに日本看護協会が定める「看護職

の倫理綱領」をサイトで学びましょう。– １５の誓いを確認しましょう。– http://

www.nurse.or.jp/nursing/practice/rinri/rinri.html

• では、情報関連の倫理綱領は何でしょうか？• 情報処理学会の綱領より

– ttp://www.ipsj.or.jp/03somu/ipsjcode/ipsjcode.html

情報倫理規定　社会人として1． 1 　他者の生命、安全、財産を侵害しない。1． 2 　他者の人格とプライバシーを尊重する。1． 3 　他者の知的財産権と知的成果を尊重す

る。1． 4 　情報システムや通信ネットワークの運

用規則を遵守する。1． 5 　社会における文化の多様性に配慮する。

情報処理に関連する法律• 知的財産権を守る著作権法

• 情報社会を守る不正アクセス禁止法• 派遣労働者を守る労働者派遣法

データ分析の背景• 国勢調査や行政調査

– 国・県などの公的調査– 国勢調査は統計法に基づく (2010 年は調査年）

http://www.stat.go.jp/index/seido/houbun2n.htm– 政府統計ポータルサイト（政府統計の窓口）– http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/eStatTopPortal.do

• マーケティング（市場調査）・世論調査– ある目的のため市場を調査する– アンケート調査

• 実験や臨床研究、業務改善– 比較的小規模、実験データ

看護研究はこのあたりか

情報処理と看護研究のハザマ• 看護研究

– 看護の中で、課題を立証し客観的結論を得る

• エビデンス• 明白なこと、証拠や根拠• 留意点• 情報面　ＧＩＧＯ‘ Garbege I ｎ Garbege Out ）

– ゴミからはゴミしか生まれない

• 統計学 群盲評象– 尻尾を握って象がわかったつもりになっていません

か？

望ましい研究スタイルとは看護研究・調査研究を考える（独断と偏見を含む）

• 量的研究– 統計的な処理，何かの物差し（尺度 ) で計る–行動や現象を計量する学問–文章やインタビューからでも数値化すれば量的研究なのだ

• 質的研究–解析者の知見による見解–少なくても自然科学ではない

量か質か• 量的研究（学部卒レベル）

– 通常のアンケート調査、多くの場合対象者全員からの回答は無理→標本調査

– 量的研究の主目的は、市場の現況を把握すること• 質的研究（院レベル）

– 通常のインタビュー調査、症例研究、観察など– 未知なる問題の場合、仮説を発見するために比較的小規模にて行う

– http://www.geocities.co.jp/Technopolis-Mars/4688/　南小樽病院　瀬畠さん

計測や調査からデータを得ること母集団と標本

• 研究目標の対象：　母集団（未知）• 計測や調査から得た対象• 　　　標本：既知

母集団：未知 標本・サンプル

未知または既知

既知：データ分析の対象 標本は分析できる

無作為抽出

大まかな統計分析の流れ　４段階

• 母集団（未知であり不可視）• 　　　　　　　　　　　標本（可視）　　　　　　　　　　集計　　　　　　　 推

定・検定• 　　　　　　　　　　　データの収集　　　　　　データ集計　　　　　　　　　統計解

析• 　　　　　　　　　　　アンケート調査• 　　　　　　無作為抽出

• 　　　　　　　　　　　　 • 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　平均値やクロス表• 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　基礎統計量や集計表

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ｔ検定やカイ２乗検定結果（有意かどうか）

• 神の領域　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　人間界• 第一段階　　　　　　第二段階　　　　　　　　第三段階　　　　　　　　　　第四段階

統計解析法の目的• 記述統計：　平均、標準偏差、分散、グラフ• 推定・推測：　標本から母集団値を求める

– 一般には標本値 ±誤差を決める• 予測：　時系列データから将来を推測

– 方程式を作成する• 記述統計：　標本を示す値やグラフで視覚化• 検定・テスト：　比較し判定する、○ ×効果• 多変量分析群

– ３つ以上の項目からなるデータを分析する

統計の中の個人・ひとり• 個人（表層へ出現）＝　• 　　中心的な傾向（未知）＋誤差（未知）• この中心的傾向または誤差を把握する。• 私は 60ｋｇ＝標準体重＋誤差• 　　標準体重：仮に 50ｋｇ• 　　誤差：　 60-50＝ 10ｋｇ• 実は、中心的傾向とは平均値のこと　　　　　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

ステップ１

• 研究や分析のための• データ準備　留意点

データの値：　４つの測定尺度• 名義尺度　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

情報量小– 名前を区別するため　演算は出来ない– 1.男性　 2.女性　　度数表やクロス表は可

• 順序尺度– ゆるい順序性のみ許す　演算は本来△– 1. はい　 2.どちらでもない　 3. いいえ

• 間隔尺度– 絶対ゼロを定めない量　演算は加減のみ– ℃（摂氏）、カレンダー月

• 比率尺度– 絶対ゼロを基準とした計測値　加減乗除可能– 実験データ全て　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　情

報量大

行側（ｷﾞｮｳｿｸ）と列（ﾚﾂｿｸ）側• 　　　　　　　　　→列側（項目、変数、変量）

• 　　行側↓• 　（ケース）

入力したデータ分析するデータの形

有効数字について• 計算結果を小数点何桁まで取るべきか？• 答え• 測定値で影響されます。

– 身長 160ｃｍは「センチ単位」で測定されました。– 160.1 かも 160.4 かも知れません。– 有効数字　小数点以下 0桁　でした。

• そこで平均値など計算結果の表示は、ひと桁多くし小数点以下１桁（２桁目を四捨五入して）で表示しましょう

• 教訓• 計算結果の有効数字は測定値よりも１桁多く

欠測値について• 計測されなかった、計測できなかった値

–欠測値という• 表ソフトで欠測値には 0ゼロを入力しない

– エクセルの場合何も入力しない– セル値の削除は deleteキーで– 0 は計測値として計算してしまいます

• 99 や 0 など特定値を入れることは–一部の統計ソフトでは除外可能だが、エクセ

ルとの互換性を考えると入力しない方が無難でしょう

ステップ２

• データが用意できたら、まず• １項目ごとにデータの姿をつかむ

• 記述統計（基礎統計、度数・クロス集計、グラフ表示）

1項目ずつデータを視覚化する• 名義、順序尺度

–度数やクロス表に集計する– その表を棒グラフなどでながめる

• 間隔、比率尺度–ヒストグラムで眺める– 基礎的な統計量を算出する

• 名義尺度は整数値で得られ• 比率尺度は整数か小数値で得られる

１項目のグラフと基礎統計量の関係図

• 記述統計量とは– 平均値– 標準偏差– 最大、最小値– 中央値– 度数集計表

エクセルによる基礎統計量• 関数で求める

–平均 ＝ＡＶＥＲＡＧＥ（範囲指定）– 標準偏差 ＝ＳＴＤＥＶ（範囲指定）– 中央値 ＝ＭＥＤＩＡＮ（範囲指

定）– 最大値 ＝ＭＡＸ（範囲指定）– 最小値 ＝ＭＩＮ（範囲指定）

1項目ずつ視覚化と基礎統計量

　　　　投げ１のヒストグラム

素データから度数集計してみたら

投げ１と投げ２を書き分ける

0

4

8

12

20 25 30 35 40 45 50

投１度数2投 度数

素データ→度数表→項目ごとにグラフ

グラフは統計分析の設計図• 最初のうちは、グラフ化することがとても大事

• 図中には、実は分析結果が見えています。• １項目の現象には• 棒グラフか折れ線グラフがしばしば。• 大切なことは、条件によりグラフを書き分け

ていますか？（群別、層別分析ともいう）• 条件とは、女性・男性、学級Ａ、Ｂ、Ｃ別など

データ分析を試みるパーソナルな情報処理

• この実習ではネットやＰＣ操作を駆使してニガ手な統計計算を試みましょう

• 昨日のデータ入力、基礎統計表、度数表程度であれば Excel で十分可能

• 少し複雑な分析もサイトで分析できるように

実習　 Web による統計処理• 検索エンジン「群馬　青木」• 群馬大学青木繁伸先生のサイト「おしゃ

べりな部屋」がお奨め

• データ形式や手法の違いでさまざまなサイトがある

看護に代表的な検定を分析体験• ｔ検定• ある測定データの平均値がある値かどうか

–仮説：　測定データの平均値＝ 46.7

• ２群の平均は等しいとみなせるか–仮説：　群１の平均＝群２の平均

• カイ２乗検定• クロス表に傾向や関連性があるか

–仮説：　このクロス表の度数は同じか

統計的検定はどんなもの• ある仮説（○＝△）を判定する

–例：　この実験結果＝ 160.0–例：　群１の平均＝群２の平均

• 判定結果は採択、または棄却の２分法• 採択とは「この仮説を積極的に否定しない」

– （厳密には仮説を認めたくないがやむを得ない）• 棄却とは「この仮説を積極的に否定する」

検定に見る計算と判定• 計算：　統計ソフトなどを使用する• 判定：　出てくる結果の有意確率か有意水準の値

により判定• 有意水準「ｐ」＞ 0.05 　有意水準 5％以上で採択• 　　　 5％以下ならば棄却（有意、 SIG.)← 差あ

り• 0.05 ～ 0.01 　　 5％有意　　＊ 星１つ• 0.01 ～ 0.005 　 1％有意　　＊＊星２つ• 0.005 より小　 0.5％有意　＊＊＊ 星３つ

２つの平均値を比べる２群の平均値差の検定（ｔ検定）

• 群　平均　ＳＤ　Ｎ• Ａ　　 3.2 　 3.8 　　 5• Ｂ　　 5.2 　 8.2 　　 5

• 等分散性の検定• 有意確率 2.3％（有意）　• ２群のばらつきは等しくない

• 平均値差のｔ検定• 等分散仮定する　 6.4％• 等分散仮定せず　 6.4％• いずれも平均値差は有意でな

い

• この 2群で平均値 3.2と 5.2 は同程度と見るか？否か？

• ２群のばらつきは– 等しくないと判定

• ばらつき等しくない仮定の下で、「採択」– ２つの平均値が等しい

ことを否定せず（つまり同程度）

青木サイト使用の留意点• 青木サイトの統計処理の多くには「 Java技術」が使われている

• Java はサイトで計算処理を行うための仕組みであり購入後各自で導入するもの

• 施設の PC ではセキュリティ保護の観点から Java を導入していないものもあるので、青木サイトが利用できない場合がある

• 施設 PC で利用できない場合、他の統計パッケージや Java導入した個人 PC を利用する

もしも PC でこんなエラーが出たら

あなたの PC の JAVA という仕組みが古いなどの原因で、警告が出たものです。「いいえ」を選んでうまく

動作すればいいですね。

二群の平均値差の検定だけでも入力形式や条件で色々

• 標準的なサイト　２群の個々の値を入力するタイプ。ｔ検定とノンパラ（マンホットニ）検定が選択できる。マンホイットニ検定とウイルコクソン順位和とは同じもの

• ２群には対応がない場合• http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/Java/TwoSamples/

bin/TwoSamples.html

• 青木おしゃべりな部屋、Ｊａｖａ、独立２標本の検定の順に探す

PC画面の例

応用１　平均などで独立２標本検定

• http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/JavaScript/t-test.html

• 素データがなく、平均、標準偏差、ケース数のみがある場合のサイト

• 対応なしの場合、ｔ検定• おしゃべりな部屋、 Javascript 、 26番２

群の平均値差の検定を参照

PC画面の例

応用２　「対応のある」２群の検定

• 対応のある場合：　１人について前後を測定したなど。薬効や効果があったかはっきり検定する。

• http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/Java/RelatedTwoSamples/bin/RelatedTwoSamples.html

• 場所はおしゃべりな部屋、 Java,対応のある２標本の検定を探す

• 伝統的なｔ検定の他、ウィルコクソン符号付順位和検定、符号検定にも対応する

対応のあるデータ、ないデータ• 対応ありと考えられる場合• 同じ人やグループを追跡して測定• 　　　　　１回　２回　３回・・・• Aさん　　 1.0 　 1.5 　 2.0 ・・・• Bさん　　 1.2 　 1.7 　 2.2 ・・・

• 対応ないと考えられる場合• 毎回グループの構成者を取り替えて測定• 　　　　　岡山　東京　大阪　福岡・・・• 人口• 生産額• 学生数　　　

二群の平均値差の検定　演習問題• いずれもｔ検定（対応なし）として平均値差を検定せよ。青木サイトを使用する。• 問１　群　平均　ＳＤ　　Ｎ　　　　問２• 　　　　Ａ　　 3.2 　 3.8 　　 5• 　　　　Ｂ　　 5.2 　 8.2 　　 5

• 問３　ある地区で行った 40 歳• 以上 65 歳未満の住民検診　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　に来所した男子 42 名，女子• 63 名の血色素量について• の検査成績は，男子では平• 均値 15.2 g/dl，不偏分散 • 1.1，女子では平均値 12.7 • g/dl，不偏分散 3.2 であった。• 男女の平均値に差はあるか，

応用３　名義尺度でも使える検定クロス表の独立性の検定

• 通称、カイ２乗検定• 名義尺度では平均値が意味を持たない• そこで表に集計する。• 一次元の表こそ度数分布表• ２次元以上をクロス集計表• ではこの表での仮説とは

– 「クロス表のマス目（セル）は同じ割合かどうか」

– 「クロス表に偏りがあるのかないのか」

（２ × ２）クロス表とはこんなもの

• 行と列で作表する• ただ集計したので分布に関係しない• クロス表は因果を示している（行と列どちらでも）• 行側：原因→列側：結果• 例：　対応なし　投薬有無と結果や運動有無 ×効果• 　　　対応あり　１回目と２回目の状況

２ × ２クロス表（分割表）• クロス表の最小形式（基本）• さまざまなクロス表

統計計算シートａｎｋｓｔａｔ（アンクスタット）時間があれば

紹介• 田中研究室で開発されたエクセル（バー

ジョンは問わず）専用のシート• 主に基礎集計や集計を行う。統計解析は実施しない。

• http://www.osu.ac.jp/~tanaka/ankstat/

• 検索エンジンにて「ａｎｋｓｔａｔ」で検索する 。 2013/7/20 最新は 5.7版。

• 最大 5000 ケース ×200項目を集計可能

データ入力画面例（エクセルに同じ）

基礎等計量もらくらく

度数も集計する

プレゼンテーション技術

パワーポイント実習とプレゼン作法を考える

研究発表の時にお役立て下さい

プレゼンに役立つ表現方法• 問：　看護協会は今後どのような研修を行うべきでしょうか？（ある年の会員向け調査より）

• 回答例：答えを尋ねるのでなく自ら調べる姿勢を持つ若者が減ったので，現代の若者の姿勢を集団教育で示して欲しいと思いますし，先輩をみて育つ後輩も少なくなった気がします．

文章構成上の課題• 質問者が期待している回答ができていない

–思いついたまま書いているだけ–質問者側（聴衆者）を意識しているか

• 文章構成の基本–５W １ H をできるだけ–起承転結，序破急を知っていますか？

• 余談：データ入力が大変，読み飛ばされるもととなりせっかくの回答が無駄になる

５W １ H を思い出す• ５つの「 W 」

– 1.WHEN 　　いつ– 2.WHERE 　どこで– 3.WHO 　　　誰が– 4.WHAT 　　何を　 ...... 　そしてもう１つ，– 5.WHY 　（なぜか）

• １つの「 H 」– 1.HOW 　　　どのように

相手に伝わるコツ• 上手な文章は「短い」

–読点や句点をやや多めに使う– ところでどちらが。かご存知？

• 掲示資料は「である調」– ～である．– ～なのです．（ですます調）は使わない

• さらに，箇条書きや体言止めも効果的

• 経験格言–内容のない発表はきれい（に作ろう）–内容のある発表は汚ない（くても許す）

• 細かな資料は突っ込まれる• ポイントを押さえた資料や効果（色やアニメーション）

• シンプル　イズ　ベスト

戦略＝目的＋手段• 目的と手段は階層的につながっている• （戦略の階層性）• 目的が具体的・明快だと手段が立てやす

い

• そして、戦略とは「選択と集中」• 複数の選択肢を出来るだけたくさん作る• 選択肢の長所と短所を吟味する• その中から選び、まっしぐら（集中）

戦略的であることチェックリスト

• □　現状分析ができている• □　分析から（中・長期の）目標がはっ

きりしている• □　目的達成のため手段は適切か？• □　目的達成のため資源は集中されてい

るか？• □　その目的や手段を説明できるか？

論理的とは• 文章やスピーチの場合：　段落と段落、話と話の関係がわかりやすいこと

• 企画書の場合：　話の筋道が分かりやすい、ページとページのつながりが分かりやすい

• 論理的とは結論・主張が明快で、その理由と話の筋道が分かりやすいこと

話の筋道→接続詞を上手に• 上位目標確認• 　　さて　現状分析• 　　　であるから　戦略目標（仮説）の提示

• 　　　　　そのため　実施案の提示• 　　　　　　　つまり　　　まとめ、展

開なのです　

日常の接続詞一覧• 順接　であるから、なので、そのため• 逆接　しかし、だが• 添加　そして、さらに• 説明　要するに、つまり• 転換　さて、ところで• 例示　例えば　　　　　　　並列　かつ、

または• 補足　ちなみに• 理由　なぜなら

論理に困ったら逆に考える、並列もチェックする

• 三段論法–ＡならばＢ、ＢならばＣよってＡならばＣ

• Ｃの理由はＢ、Ｂの理由はＡそこでＣの理由はＡなのか・・・「逆向き推論」

• 逆向き推論チェックの徹底こそが納得しやすい論理形成

• かつ（ＡＮＤ）、または（ＯＲ）、～でない（ＮＯＴ）

の組み合わせが多い（論理の並列）

帰納と演繹• 帰納とは事実から結論を得る• 統計は帰納的考えに近い

– ラーメン店Ａはうまく、行列があった– ラーメン店Ｂはうまく、行列があった– だからうまいラーメン店には行列がある

• 演繹は推論すること（症例研究）– この疾病には斑点が出る。この患者には斑点

がある。そこでこの患者はこの疾病か？

推敲（すいこう）してみましょう

• 推敲前：• 答えを尋ねるのでなく自ら調べる姿勢を持つ若者が減ったので，現代の若者の姿勢を集団教育で示して欲しいと思いますし，先輩をみて育つ後輩も少なくなった気がします．

• 答えを尋ねるのでなく自ら調べる姿勢を持つ若者が減った

• 現代の若者の姿勢を集団教育で示して欲しい• 先輩をみて育つ後輩も少なくなった

• 先輩から学ぶ，自ら調べるなど，職場で能動的に活動できる人材育成のための集合研修

研修講師のメモ• 田中　潔（たなかきよし）

– 略歴：　岡山大、九州大修了後商大へ勤務。助手、講師、助教授を経て現在教授。管理職：商学科長、現在教学部長を兼務

– 主な科目：情報システム論、情報ネットワーク論、社会調査実践他

– 専門分野：計算機統計学、マーケティング、社会調査– 連絡先　岡山商科大学　〒 700-8601 （専用番号で届く）– tanaka@po.osu.ac.jp 　（ｅメール）– http://www.nahaha.org (Web)– 検索エンジン　「岡山商科大学　田中潔」で検索– 大学電話　 086-252-0642– 大学 FAX 　 086-255-6947

研修後に相談があれば• アポイントは eメール tanaka@po.osu.ac.jp

が最適。大学でも良いが、その他電話ＦＡＸは 086-284-7726 （自宅）。でも捕まらないならごめんなさい

• データ分析相談は随時応ずるが、エクセルに素データを入力しておくのが望ましい

• また希望する仮説も事前に固まっている方がスムーズに進む。

• 遠方の場合メールだけで指導する場合もある

最後になりましたが

• あなたの情報処理や看護研究スキルの一助となれば幸いです。