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サンプルサイズ計算 フリー

あなたの研究、無料計算のままでは査読で止まります

サンプルサイズ計算 フリーで使える無料ソフト

歯科の臨床研究や院内データの検証で、まず押さえたいのは「無料でも計算できるか」ではなく「何を入力すれば妥当な数字になるか」です。EZRを使う方法では、2群の平均値比較、2群の比率比較、生存曲線の比較まで無料で進められると整理されています。無料で十分です。

実際、EZRでは「必要サンプルサイズの計算」から進めば、差、標準偏差、群比などを入れて必要数を出せます。G*Powerも非商用で無料の検定力分析ソフトとして案内されており、教育現場でもPower Analysis用の導入先として使われています。つまり無料です。

ただし、無料ソフトは自動で正解を作ってくれるわけではありません。入力する前提が弱いと、見た目だけ立派な数字が出ます。ここが落とし穴ですね。

参考：EZRで何が計算できるか、入力前に何を決めるかの整理
https://best-biostatistics.com/ezr/ezr-samplenum.html

参考：G*Powerが非商用で無料とされる解説
https://www.relak.net/psy/power/p4.htm

サンプルサイズ計算 フリーで先に決める差と標準偏差

サンプルサイズ計算で最初に詰まるのは、ソフトの操作より「どの差を検出したいのか」です。EZRの解説でも、2群の差、標準偏差、サンプルサイズ比を事前に決める必要があると明記されています。ここが基本です。

たとえば歯周治療後のポケット深さ改善量を比較するなら、0.2mm差で臨床的に意味があるのか、1.0mm差なら採用に値するのかで必要症例数は大きく変わります。標準偏差も、先行研究から持ってくるのか、予備データを少数集めて見積もるのかで精度が変わります。前提が条件です。

ここを曖昧にすると、30例で十分に見える研究が、実は100例近く必要だったというズレが起こります。院内発表ならまだしも、学会抄録や論文化では痛いですね。数字は先に決めるものです。

参考：差・標準偏差・群比を事前設定する必要性
https://best-biostatistics.com/ezr/ezr-samplenum.html

サンプルサイズ計算 フリーとαエラー 検出力の考え方

これは、差がないのに差があると判定する危険を5%以内にし、本当に差があるものを見逃さない力を80%程度に置く、という考え方です。歯科材料の比較でも、術式の前後差でも、この設定は出発点として使いやすい数字です。80%が原則です。

ただ、侵襲が大きい介入や採用コストが高いテーマでは、5%と80%をそのまま置くと雑に見えることがあります。研究計画書では、なぜその設定にしたかまで短く説明できると強いです。それで大丈夫でしょうか？

サンプルサイズ計算 フリーと歯科研究の報告ルール

歯科医従事者が見落としやすいのは、サンプルサイズ計算は「やったこと」だけでなく「どう決めたか」まで報告対象だという点です。CONSORT 2010のチェックリストでは、症例数について「どのように目標症例数が決められたか」を含めるよう求めています。ここが重要です。

つまり、EZRで計算画面を開いて数字だけ控えた状態では弱いのです。主要アウトカム、想定差、標準偏差、割付比、α、検出力、必要なら中間解析や中止基準まで、あとで追える形で残す必要があります。記録が基本です。

査読では「症例数設計の根拠が不明」と書かれると、一気に信頼性が落ちます。これは時間の損失です。報告までが研究ですね。

参考：CONSORT 2010声明の症例数項目
https://www.lifescience.co.jp/yk/jpt_online/consort/honyaku.pdf

サンプルサイズ計算 フリーで上位記事に少ない歯科の実務視点

検索上位の記事は、操作手順や統計の一般論で終わることが少なくありません。ですが歯科の現場では、欠測、脱落、再来院率、術者差のほうが、必要症例数を狂わせやすい要因になります。意外ですね。

たとえば30例必要と計算されても、経過観察で2割脱落する診療フローなら、最初から36例前後を見込まないと最後に足りなくなります。月5例しか組み入れできない医院なら、6例不足するだけで1か月以上ずれ込む計算です。脱落に注意すれば大丈夫です。

このリスクへの対策は、まず組み入れ可能数と脱落率を同じメモに残すことです。そのうえで、研究計画を整える狙いならEZRやG*Powerで仮計算し、候補数を1回で確認する運用が向いています。現場逆算が原則です。

研究を進める前に覚えておきたい整理です。無料ツールそのものより、前提条件の置き方、報告の残し方、脱落込みの実務設計まで含めて扱えれば、サンプルサイズ計算 フリーでも十分に戦えます。あなたが次にやることは一つです。主要アウトカムを1つに絞って、想定差と標準偏差を先にメモすることですね。

う蝕有病率の計算方法

あなた、処置歯を外すと院内集計が崩れます。

う蝕有病率の計算方法の基本

う蝕有病率は、集団の中で「う蝕を有する人」がどれくらいいるかを見る指標です。 kenko-okinawa21(http://www.kenko-okinawa21.jp/090-docs/2015121101107/file_contents/gakkoshika.pdf)
ここで大事なのは、歯の本数ではなく人の数で計算する点です。 city.nagasaki.lg(https://www.city.nagasaki.lg.jp/uploaded/attachment/20446.pdf)
つまり人数の指標です。

学校歯科保健の資料では、う蝕有病者率は「う蝕歯を持つ人の数÷健康診断受診者数×100」で示されています。 kenko-okinawa21(http://www.kenko-okinawa21.jp/090-docs/2015121101107/file_contents/gakkoshika.pdf)
一方で自治体の園児健診では、「要治療歯または治療完了歯のいずれかを1本でも持つ児の数÷総集計児数×100」という定義も採用されています。 detail.chiebukuro.yahoo.co(https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q13300010858)
定義確認が基本です。

たとえば受診者200人のうち、未処置歯か処置歯を1本以上持つ人が46人いれば、計算は46÷200×100で23.0％です。 detail.chiebukuro.yahoo.co(https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q13300010858)
はがき200枚の束のうち、46枚に印が付いている場面を想像すると分かりやすいです。
結論は人数割合です。

う蝕有病率で処置歯を含むかの違い

現場で最も混乱しやすいのが、処置歯を分子に含めるかどうかです。 kokuhoken.or(https://www.kokuhoken.or.jp/jsdh/publication/glossary/file/glossary_2013-63-5.pdf)
厚生労働省の資料では、う蝕有病率を「処置完了の者＋処置歯・未処置歯を有する者＋未処置の者の合計の割合」と説明しています。 e-stat.go(https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?bunya_l=15&layout=dataset&stat_infid=000040401602)
ここが見落とされがちです。

つまり「もう治してあるから有病者ではない」と単純に外すと、厚労省系の集計とは数字が合わなくなります。 mhlw.go(https://www.mhlw.go.jp/content/12404000/001169053.pdf)
日本口腔衛生学会の用語整理でも、う蝕ではDのみと解する考え方と、FやMも含める考え方があるが、一般的にう蝕有病者率はDMF者率として扱うことが多いと示されています。 kokuhoken.or(https://www.kokuhoken.or.jp/jsdh/publication/glossary/file/glossary_2013-63-5.pdf)
つまり経験も含みます。

この差は院内レポートで大きなズレを生みます。
たとえば100人中、未処置のみ10人でも、処置済みを含めると35人になるなら、有病率は10％と35％で3.5倍も違います。
定義をそろえない比較は危険です。

う蝕有病率の定義差を院内で防ぐには、月次集計表の見出しに「未処置のみ」「処置歯含む」「DMF者率相当」などを明記するのが有効です。 mhlw.go(https://www.mhlw.go.jp/content/12404000/001169053.pdf)
定義混在のリスクを減らすなら、集計シートの列名を固定する狙いでExcelやレセコン出力後のテンプレートを1つに統一して確認するだけで十分です。
定義明記に注意すれば大丈夫です。

う蝕有病率とDMFT・一人平均の違い

う蝕有病率とDMFTは似て見えて、見ている対象が違います。 healthcare.gr(https://healthcare.gr.jp/dmft/d5.html)
う蝕有病率は「その人に1本でもあるか」を見る指標で、DMFTは「その人や集団に何本あるか」を平均で見る指標です。 ja.wikipedia(https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%AD%AF%E7%97%9B)
ここは分けて考えます。

たとえば10人の集団で、2人だけが各5本のう蝕経験歯を持つ場合を考えます。
このとき有病率は20％ですが、DMFT平均は合計10本÷10人で1.0になります。
別物ということですね。

有病率は患者教育や住民説明で直感的に伝わりやすく、DMFTは重症度や蓄積経験を把握しやすいです。 healthcare.gr(https://healthcare.gr.jp/dmft/d5.html)
有病割合が低い集団では、平均値より有病割合のほうが地域評価に役立つ場合があるとも示されています。 ja.wikipedia(https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%AD%AF%E7%97%9B)
使い分けが原則です。

院内で誤解を防ぐには、掲示や報告書で「人ベース」「歯ベース」を分けて書くと伝達ミスが減ります。
説明の混線を避けるなら、朝礼資料や勉強会スライドで指標ごとに1行定義を付ける狙いで、DMFTと有病率を同じ表に並べてメモするのが実務的です。
これは使えそうです。

う蝕有病率の年齢別データの読み方

年齢が変わると、う蝕有病率の意味合いも変わります。 e-stat.go(https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?bunya_l=15&layout=dataset&stat_infid=000040401602)
厚労省資料では令和4年の年齢階級別う蝕有病率について、35～54歳で9割以上となっています。 e-stat.go(https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?bunya_l=15&layout=dataset&stat_infid=000040401602)
数字の迫力があります。

一方で園児健診データでは、富山県の令和7年度集計で3歳児6.5％、4歳児12.4％、5歳児17.6％と年齢とともに上昇しています。 detail.chiebukuro.yahoo.co(https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q13300010858)
6,000人規模の3歳児集計で392人、6,343人の5歳児集計で1,116人という実数も示されており、分母規模が大きいぶん地域比較の参考になります。 detail.chiebukuro.yahoo.co(https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q13300010858)
年齢階級が条件です。

ただし、乳歯列中心の幼児データと、処置経験が蓄積する成人データを同じ感覚で比べるのは危険です。 kokuhoken.or(https://www.kokuhoken.or.jp/jsdh/publication/glossary/file/glossary_2013-63-5.pdf)
成人では「治療済みでも有病率に含む」定義だと数値が高くなりやすく、幼児では未処置中心で読みやすい場面が多いからです。 kokuhoken.or(https://www.kokuhoken.or.jp/jsdh/publication/glossary/file/glossary_2013-63-5.pdf)
横並び比較は慎重です。

比較で迷ったら、少なくとも3点を確認します。
「何歳か」「乳歯か永久歯か」「処置歯を含むか」です。
3点だけ覚えておけばOKです。

う蝕有病率の計算方法で上位記事に少ない独自視点

検索上位では計算式の説明で終わる記事が多いのですが、実務では「集計の設計ミス」がいちばん痛いです。 kenko-okinawa21(http://www.kenko-okinawa21.jp/090-docs/2015121101107/file_contents/gakkoshika.pdf)
同じ医院でも、健診・外来・学校歯科・地域活動で定義が混ざると、前年より改善したのか悪化したのか判断できなくなります。
意外にここです。

しかも、厚労省資料では35～54歳で9割以上という高い値が出る一方、園児集計では1桁〜10％台ですから、同じ「う蝕有病率」という言葉でも対象集団が変われば景色がまるで違います。 e-stat.go(https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?bunya_l=15&layout=dataset&stat_infid=000040401602)
このズレを説明できないと、院内会議で「予防が効いていない」「地域性のせい」といった雑な結論に流れやすくなります。
比較条件が必須です。

だから、記事や院内資料で数字を出すときは、計算式より先に定義文を1行置くほうが実務的です。
会議や報告の手戻りを減らすなら、比較の場面の対策として「分子に含む条件」「分母の対象者」「年齢区分」を冒頭に固定表示する狙いで、集計テンプレートに注記を設定するだけでかなり防げます。
条件表示なら問題ありません。

計算の正しさは、式そのものよりも集計ルールの統一で決まります。
歯科医療の数値は、定義をそろえた瞬間に初めて使える武器になります。
つまり設計が先です。

計算式の根拠確認に使える厚労省資料です。年齢階級別のう蝕有病率や、処置完了者を含む定義の確認に向いています。
厚生労働省 歯科医療（その1）

園児健診での「要治療歯または治療完了歯を1本でも持つ児」を分子にする具体的な計算式と実数例が載っています。
富山県 園児歯科健診の全県的結果＜令和7年度＞

学校歯科保健でのう蝕有病者率、一人平均う蝕歯数、DMFTの考え方を確認したい部分の参考になります。
学校歯科保健指導マニュアル

dmft指数の計算式

あなたがMを雑に数えると比較が崩れます。

dmft指数 計算 式の基本

DMFT指数は、永久歯列における過去から現在までのう蝕経験を、1人あたり何本あるかで示す代表的な指標です。クインテッセンス出版の歯科臨床検査事典では、Dを未処置歯、Mをう蝕で抜去された歯または要抜去歯、Fを処置歯として扱うと整理しています。 quint-j.co(https://www.quint-j.co.jp/dictionaries/clinical_examination/18629)

計算式はシンプルです。DMFT指数＝被験者のDMF歯数の合計÷被検査者数です。 つまり、個人票で数えたD・M・Fを全員分まとめ、その総数を人数で割ればよいということですね。 lion-dent-health.or(https://www.lion-dent-health.or.jp/statistics/eikyushi_dmf/)

たとえば10人を調べ、全員のDが8本、Mが3本、Fが19本なら、DMF歯総数は30本です。これを10人で割るのでDMFT指数は3.0になります。つまり平均3本です。

ここで大事なのは、DMFTは“今あるむし歯の本数”ではなく“経験の累積”だという点です。未処置歯が0本でも、過去の充填歯が多ければDMFTは高くなります。結論は累積評価です。

歯科医従事者向けの院内資料では、この違いを一行で補足すると誤解が減ります。患者説明なら「現在の虫歯本数」ではなく「これまでの虫歯経験本数」と言い換えるだけで、数字の受け取り方が変わります。これは使えそうです。

dmft指数 計算 式で迷うD・M・F

D・M・Fは見た目以上に境界が難しいです。とくにMは、何でも欠損なら入れてよいわけではありません。Mはう蝕による喪失歯を対象とし、矯正、外傷、先天欠如などは含めないと整理されています。 shien.co(https://www.shien.co.jp/media/sample/s3/BK01829.pdf)

この点を曖昧にすると、集計後に数字が不自然に高くなります。たとえば50代以降では一般の喪失歯所有者率や平均喪失歯数自体が上がるため、う蝕由来ではない欠損を混ぜると、DMFTの解釈がさらに難しくなります。令和4年歯科疾患実態調査では、15歳以上の喪失歯所有者率は63.4%、1人平均喪失歯数は5.3本でした。 quint-j.co(https://www.quint-j.co.jp/dictionaries/clinical_examination/18629)

要するに、欠損歯が多い年代ほどMの判定が重要です。30歳以下での適用が望ましいとされる背景にも、う蝕以外の原因による喪失歯が増えにくいという事情があります。 Mの判定が条件です。 quint-j.co(https://www.quint-j.co.jp/dictionaries/clinical_examination/18631)

Fも注意点があります。大きな修復でも小さな充填でも、DMFTでは基本的に1歯として数えます。病変の大きさを表したいなら、歯面単位のDMFSのほうが向くということですね。 quint-j.co(https://www.quint-j.co.jp/dictionaries/clinical_examination/18623)

院内で入力ミスを減らしたい場面では、診査票や電子カルテに「Mはう蝕由来のみ」と短く固定表示しておく方法が有効です。リスクはMの過大計上なので、狙いは基準統一、候補は判定ルールの院内メモ化です。これだけ覚えておけばOKです。

DMFTの定義と式の確認に便利な参考です。永久歯でのD・M・Fの意味、30歳以下での適用、計算式がまとまっています。
クインテッセンス出版「DMFT指数」

dmft指数 計算 式と乳歯・永久歯の違い

永久歯のDMFTを、そのまま乳歯に当てはめるのは危険です。乳歯では、生理的脱落があるため、喪失歯をそのままMに入れると意味が崩れやすいからです。 quint-j.co(https://www.quint-j.co.jp/dictionaries/clinical_examination/18621)

クインテッセンス出版のdef歯率の解説では、乳歯では喪失乳歯がう蝕によるのか生理的脱落によるのか明らかにしにくいため、Gruebbelがr失歯を含めないdefの考え方を提唱したと説明されています。 乳歯は別物です。 quint-j.co(https://www.quint-j.co.jp/dictionaries/clinical_examination/18621)

そのため、乳歯の評価でdmftやdefを使う場面では、年齢や萌出交換の状況を見ないとズレます。ブログ記事で「DMFT＝D＋M＋Fだから乳歯も同じ」とだけ書くと、歯科従事者から見るとかなり粗い説明になってしまいます。意外ですね。

令和4年歯科疾患実態調査でも、乳歯はdft指数、永久歯はDMFT指数として分けて集計されています。たとえば12歳の乳歯dft指数は0.1本、永久歯DMFT指数は0.3本で、同年齢でも指標を分けて扱っています。 指標分離が基本です。 quint-j.co(https://www.quint-j.co.jp/dictionaries/clinical_examination/18629)

現場では、混合歯列期の説明資料ほど誤解が起きやすいです。そのリスクを減らすには、狙いを「保護者説明の混乱回避」に置き、候補として「乳歯はdft、永久歯はDMFT」と一行表記するだけで十分です。つまり分けて説明です。

乳歯と永久歯の指標差を確認する参考です。乳歯で喪失歯を含めにくい理由が整理されています。
クインテッセンス出版「def歯率」

dmft指数 計算 式の年齢別の読み方

DMFTは同じ3.0でも、年齢によって意味が違います。12歳で3.0と、65歳で3.0では重みがまったく違うからです。これは年齢基準が必要です。

クインテッセンス出版では、WHO／FDIが西暦2000年までの努力目標の1項目として、12歳児のDMFT指数を「3」にすることを挙げていたと記載しています。 12歳は国際比較でも使われやすい節目です。 quint-j.co(https://www.quint-j.co.jp/dictionaries/clinical_examination/18629)

日本の令和4年歯科疾患実態調査では、永久歯DMFT指数は15～24歳で2.5本、25～34歳で6.6本、35～44歳で9.7本、45～54歳で13.4本、65～74歳で18.4本、75歳以上で22.1本でした。 年齢でかなり動きます。 quint-j.co(https://www.quint-j.co.jp/dictionaries/clinical_examination/18629)

若年層では減少傾向もはっきり見えます。5～14歳のDMFT指数は近年著明な減少傾向、15歳以上でも35歳以上の各年齢階級で緩やかな減少傾向があると厚生労働省は示しています。 つまり改善傾向です。 quint-j.co(https://www.quint-j.co.jp/dictionaries/clinical_examination/18629)

だから、院内ブログや地域保健の記事では、単独の数字だけを出すより「何歳群か」を必ず添えるべきです。あなたが数値を比較するときは、狙いを“年齢差の見える化”に置き、候補として年代別の小さな表を付けると読み手の理解が早まります。いいことですね。

年齢別の最新傾向を押さえる参考です。日本のDMFT指数の推移や年齢階級別データが確認できます。
厚生労働省「令和4年 歯科疾患実態調査結果の概要」

dmft指数 計算 式で上位記事に少ない独自視点

検索上位の記事は、式そのものの説明で終わりがちです。ですが実務では、比較可能性を壊す“数え方のブレ”こそ問題になります。ここが盲点ですね。

たとえば第三大臼歯の扱いです。英語文献ではWHOの修正版で第三大臼歯を含む説明も見られる一方、国内のDMFS解説では第3大臼歯を除いた総歯面数128歯面という整理が紹介されています。 施設ごとに対象歯の前提が違うと、同じDMFTでも横比較が危うくなります。 slideshare(https://www.slideshare.net/slideshow/dmftpptx/253175805?nway-=)

院内の症例集計や保健指導資料でDMFTを使うなら、集計表の冒頭に3点だけ固定すると安定します。対象歯、Mの判定基準、乳歯との分離です。比較条件が原則です。

この場面で役立つ追加知識は、DMFTだけでなく現在歯数や20歯以上保有率も並べて見ることです。令和4年調査では80歳で20本以上の歯を有する者の割合は51.6%と推計されています。 累積う蝕経験と残存歯の両方を見ると、数字が現場感覚に近づきます。 quint-j.co(https://www.quint-j.co.jp/dictionaries/clinical_examination/18629)

dmft指数 計算 式を記事でどう伝えるか

歯科医従事者向けの記事では、最初に数式、次に判定基準、最後に読み方の順で並べると読みやすいです。いきなり定義だけ長く書くより、式で全体像を見せたほうが理解が速いです。順番が大事です。

おすすめの流れは、まず「DMFT指数＝被験者全員のDMF歯の合計÷被験者数」と明示し、その下でD・M・Fの定義を書きます。続いて「Mはう蝕由来のみ」「乳歯は別指標」「年齢比較が前提」と入れると、実務のズレを防ぎやすくなります。 lion-dent-health.or(https://www.lion-dent-health.or.jp/statistics/eikyushi_dmf/)

具体例も必須です。たとえば「20人の学校健診で、Dが12本、Mが2本、Fが26本なら、DMFTは40÷20で2.0」と書けば、読者は暗算で追えます。具体例なら問題ありません。

最後に、DMFTが高いから即“現在の重症う蝕が多い”とは限らない点まで触れると、記事の質が上がります。Fが多ければ治療介入歴の反映でもあるからです。つまり読み分けです。

院内ブログやオウンドメディアでは、図や表を増やしすぎるより、定義の脇に「よくある誤り」を3つだけ置くほうが実務向きです。あなたが記事を仕上げるなら、狙いは“読後に集計ミスを減らすこと”、候補は「Mの誤算入」「乳歯との混同」「年齢無視比較」の3点メモです。これは使えそうです。

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