仮説の意義は？
今週の学習では、どんな状況においても仮説を立てることの重要性を再認識しました。仮説はデータ分析や問題解決の道しるべとなり、何を調べ、どんな情報を収集すべきかを明確に示してくれます。また、代表値だけでデータの全体像を把握するのではなく、その背後にあるばらつきにも目を向ける必要があることを学びました。平均値は全体を簡潔に表す指標ではありますが、ばらつきを加味することでデータの実情をより深く理解できるという点が印象的でした。
データ把握はどう？
データの分布を視覚的に把握するためにはグラフを活用することが有効です。ヒストグラムを用いれば分布の様子が、散布図を用いれば2つのデータ間の関係性が直感的に読み取れます。また、標準偏差を理解し算出することで、データのばらつきを定量的に捉え、より正確な分析が可能になるという点も学びました。これらの学びは、特に患者の受診動向分析の現場で大いに役立つと感じています。
具体計画は？
具体的な行動計画としては、以下のステップを実施する予定です。
1. データ収集と整理
・受診データの抽出：電子カルテシステムから必要な情報を取り出す。
・データクリーニング：欠損値や誤りがないか確認する。
・データ加工：分析しやすい形に整える。
2. 仮説構築と検証
・仮説リストを作成：過去のデータや経験を踏まえ、受診動向に関する仮説を立てる。
・データ分析：収集データを基に仮説の正否を検証する。
3. 代表値の吟味
・複数の代表値の算出：単純な受診者数だけでなく、年齢層別、性別、居住地別に平均値や中央値、最頻値などを計算する。
・代表値の比較：異なる代表値を比較し、データの傾向を把握する。
4. 可視化
・グラフ作成：受診者数の推移やデータ分布をグラフで表現する。
・グラフ分析：作成した図表から季節変動やパターンを読み解く。
5. 標準偏差の活用
・各診療科ごとに受診者数のばらつきを標準偏差で算出する。
・科ごとの差異を比較し、正確な分析に役立てる。
6. 分析結果の活用
・傾向の把握：得られたデータから受診動向の傾向を明確にする。
・対策の検討：把握した傾向を元に、より良い医療サービスを提供するための対策を議論する。
・情報共有：分析結果や検討内容を関係部署で共有する。
7. 行動の継続と改善
・定期的な分析：定期的な受診動向の確認により、新たな傾向や変化を捉える。
・行動計画の見直し：状況の変化に合わせ、計画を適宜更新する。
各ステップを着実に実行することで、学んだ分析手法を実務に効果的に活かしていきたいと考えています。
