疫学研究とは、疾病や健康状況などについて、特定の集団を対象として、その原因や発生条件を統計的に明らかにする研究です。
例えば、ある集団において病気が発症した場合、まず、病気が発症したグループと発症していないグループを選び、過去に病気の原因と考えられる要因にどれ位さらされたのか(疫学の分野では「曝露したか」といいます。)を調べます。そして、2つのグループについて、病気の要因にさらされた人とさらされていない人の割合の違いが統計学的に意味があるかを評価し、病気と要因の関係を調べていきます。
そこで、パーティーで出された複数の飲食物(A〜D)について、患者30人とその他の出席者(食中毒を発症しなかった人)から無作為の選んだ35名について調査した結果、表のとおりになったとします。
食中毒を発症した人(計30人) | 食中毒を発症しなかった人(計35人) | |||
---|---|---|---|---|
飲食物 | 摂取した | 摂取しなかった | 摂取した | 摂取しなかった |
A | 15 | 15 | 12 | 23 |
B | 16 | 14 | 15 | 20 |
C | 13 | 17 | 13 | 22 |
D | 20 | 10 | 11 | 24 |
この表から食中毒の原因と疑われる要因(飲食物)を見つけるために用いられるのが「オッズ比(※1)」と呼ばれる関係の強さを示す指標です。
表1の場合のオッズ比は、
となります(図参照)。
この比は食中毒を発症した集団と食中毒を発症しなかった集団について、原因と疑われる飲食物を摂取した人の割合を比較することで、2つの集団の飲食物による食中毒の起こりやすさを示していることになります。そのため、オッズ比が1以上となった飲食物は、食中毒を引き起こす可能性が高いということになるわけです。(食中毒は飲食物を摂取した時に起こるので、原因となる飲食物の場合は、オッズ比が1より大きくなるはずです。)
また、オッズ比が1の場合は、食中毒を起こした集団と起こさなかった集団では、食中毒の起こりやすさが変わらないということになり、その飲食物は食中毒の原因である可能性は低いと考えられます。
では、実際にオッズ比を求めてみます。飲食物Aを摂取したことよる食中毒のオッズ比は、
a:飲食物Aを摂取して、食中毒を起こした人 b:飲食物Aを摂取しなくても、食中毒を起こした人
c:飲食物Aを摂取しても、食中毒を起こさなかった人 d:飲食物Aを摂取していなく、食中毒を起こさなかった人
同様に他の飲食物についてもオッズ比を求めると、表2のとおりになります。得られたオッズ比は推定値であるため、真の値はその周辺にあることが考えられます。表2の信頼区間95%は、95%の確率で真の値が存在する範囲を示しています(※2)。このため、信頼区間の下限値が1より大きければ、統計的に有意(意味があること)な関係があると判断されます(図2)。
以上のことから、食中毒の原因となる飲食物を判断するためには、「オッズ比が1より大きい」と「信頼区間の下限値が1より大きい」という2つの条件を同時に満たすことが必要となるわけです。
飲食物 | オッズ比(信頼区間95%) |
---|---|
A | 1.9(0.7-5.2) |
B | 1.5(0.6-4.1) |
C | 1.3(0.5-3.5) |
D | 4.4(1.5-12.4) |
表2から、各飲食物を摂取したことよる食中毒のオッズ比を比較すると、3つの飲食物でオッズ比は1をやや上回っていますが、95%信頼区間の下限が1を下回っています。しかし、飲食物Dではオッズ比が4.4となっており、95%信頼区間の下限が1を上回っているので、食中毒の原因となった飲食物は、飲食物Dではないかと考えることができるわけです。
なお、表2では原因となった飲食物Dを摂取していなくても食中毒になった人がいますが、これは、調理の過程や盛りつけの際に飲食物Dによって他の食品の一部に食中毒菌がつくことなどが考えられるため、食中毒の原因と考えられる飲食物を摂取していなくても食中毒になる場合があるためです。
a:飲食物を摂取して、食中毒を起こした人 b:飲食物を摂取しなくても、食中毒を起こした人 c:飲食物を摂取しても、食中毒を起こさなかった人 d:飲食物を摂取していなく、食中毒を起こさなかった人
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