「それで、結局どうなの？」

よくあるパターンは、「基本統計量とデータの要約」「有意差があるかどうか？」「データ数は十分？」という話から始まります。

でも、それらの「頼まれたこと」だけをやっていたのでは、大抵の場合、先方はあまり納得してくれません。

「それで、結局どうなの？」

と始まるわけです。

要するに、分散やら検定やらp値やらを計算してもピンとこないわけですね。

相手の言う、

「それで、結局どうなの？」

というのは、「有意差ありと言えるかどうか？」を聞きたいわけではなく、

• 良くなったのか？
• 変わらない(悪くはならない)のか？
• 悪くなったのか？

ということだったり、その「良くなった」「悪くなった」ということと他の要素との間に何らかの因果関係がないか？ということを実は聞きたかったりするわけです。

そういう意味では、いろいろな検査データの数値をもらうのももちろん重要ですが、それらをカテゴリ化してその変化を見たり、因果関係を説明するほうが、直感的に分かりやすいわけですね。

ただ、難しいのは、たとえば「収縮期血圧の正常範囲は？」という質問をしたところで、一応医学的なガイドラインはあるにしても、患者自身が130の血圧で健康と感じるかどうかは別問題だったり、血圧が5下がったから良くなったのか？というのもそう言い切れるとは限りません。こういう血圧のような連続値や、個人差がある場合などは、なかなか一意にカテゴリ化するのは困難であるケースもあります。

医者自身が良くなったか、悪くなったか判断が難しいところで、「それで、結局どうなの？」と聞かれるのはなかなかつらいものがあったりしますが、そこは、

• いかに理解しやすい切口を提供するか？
• いかにわかりやすい図表を示すか？

というあたりを努力して、説明すると、あとは自分でいろいろ解釈しはじめて、うまいストーリを作り上げてくれたりすることもあります。

＃ということで、もうちょっとがんばらないとなぁ＞私。