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保険薬局における医療DX活用と業務貢献等の実態調査報告書 (25 ページ)
出典
| 公開元URL | https://secure.nippon-pa.org/pdf/report_2025_06.pdf |
| 出典情報 | 保険薬局における医療DX活用と業務貢献等の実態調査報告書（6／13）《日本保険薬局協会》 |
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統計解析
• カイ二乗検定：カテゴリーデータにおける変数同士の「関連の有無」を検定する。
• スピアマン相関係数：2つの順序尺度データの間に「単調な関係」があるかを調べる。相関係数＝0.2未満は相関ほ
ぼなし、0.2-0.39は弱い相関、0.4-0.59は中程度の相関、0.6-0.79は強い相関、0.8-1.0は非常に強い相関。
• Welchのｔ検定：2つの平均を比較する際に、分散や人数が異なる場合でも使える検定方法。
• 効果量（Cohen’s d）：コーエンズ・ディー。Welchのｔ検定で得た平均の差が「どれくらい大きいか」を数値で示す。
d値＝0.2未満はごく小さい効果、0.2-0.49は小さい効果、0.5-0.79は中くらいの効果、0.8以上は大きい効果。
• 分散分析（ANOVA）：アノヴァ。3つ以上のグループの平均に差があるかどうかを検定する。
• 効果量（η²）：イータ二乗。ANOVAで説明された「効果の大きさ」を示す指標。 η²値＝0.01は小さい効果、0.06
は中くらいの効果、0.14は大きい効果。
• Tukeyの多重比較検定：ANOVAで差があると判定された後に「どのカテゴリ間に差があるのか？」を調べる。
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• カイ二乗検定：カテゴリーデータにおける変数同士の「関連の有無」を検定する。
• スピアマン相関係数：2つの順序尺度データの間に「単調な関係」があるかを調べる。相関係数＝0.2未満は相関ほ
ぼなし、0.2-0.39は弱い相関、0.4-0.59は中程度の相関、0.6-0.79は強い相関、0.8-1.0は非常に強い相関。
• Welchのｔ検定：2つの平均を比較する際に、分散や人数が異なる場合でも使える検定方法。
• 効果量（Cohen’s d）：コーエンズ・ディー。Welchのｔ検定で得た平均の差が「どれくらい大きいか」を数値で示す。
d値＝0.2未満はごく小さい効果、0.2-0.49は小さい効果、0.5-0.79は中くらいの効果、0.8以上は大きい効果。
• 分散分析（ANOVA）：アノヴァ。3つ以上のグループの平均に差があるかどうかを検定する。
• 効果量（η²）：イータ二乗。ANOVAで説明された「効果の大きさ」を示す指標。 η²値＝0.01は小さい効果、0.06
は中くらいの効果、0.14は大きい効果。
• Tukeyの多重比較検定：ANOVAで差があると判定された後に「どのカテゴリ間に差があるのか？」を調べる。
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