「外れ値」を先日のライブ勉強会から試してみた
先日、薬剤師ONAiRの研究編として外れ値を勉強しました。
実際に何かできないかと、2015と2020年の要介護認定率の減少率を算出して度数分布を作成してみました。
ぱっと見は、ほぼ0を中央として、値は-20~20に分布してます。
しかし、分布が横伸びしており、外れ値の分布が見にくいです。
ライブ勉強会で外れ値を示すのに箱ひげもオススメしていたので作成してみた。
箱ひげ自体の説明はこちらのライブ勉強会が参考になります。
外れ値は箱の上下にある横棒から外れた点々になります。
見た目からも度数分布より、箱ひげの方が外れ値を確認しやすく判断しやすいです。
データを可視化して、データ数値だけではなく、客観的にも見やすいです。
ただ、ライブ勉強会でもあるように
どのような基準で外れ値を削除したり、残したりと処理するのは
研究の目的によって変わってきます。
とりあえず、今日は可視化するところまで!
薬局データでも、年間来局回数、住所、性別、年齢などを算出して、
例えば、住所が近いだけではなく、住所が近くて特定の区画だけが突出しているのであれば同じ地区の人にかかりつけ薬局を進める健康イベントや広報活動などが効果的かもしれない。
また、実際にやってみようと思います
やったことがある、やってみた方はコメントください。
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