健康分布図は、ヘルスケア・コミッティーの古井祐司氏が提唱したもので、有所見個数をリスク個数と置き換えて肥満とリスクの関連を一目で分かるようにグラフ化したものです。古井先生は右側（　）内で以下のように定義していますが、その当たりは皆さんのさじ加減次第です。元のデータに受診推奨や服薬の有無があるならこの定義を勧めます。分析ツールでは統計検定やリスク度合いを計算するため、デフォルトでは左側の定義で行っていますが、これは自由に変更することが出来ます。

無リスク０個　　　
低リスク１〜２個　（リスク１個以上）
高リスク３〜５個　（受診推奨かつ未服薬）
超高リスク６個以上　（服薬者）

健康分布図は、非肥満と肥満における有所見保有個数の対比が一目できるため肥満が他の検査項目に与える影響を視覚的にアピールすることが出来ます。
保健指導を行うことにより、リスク減少の効果が出ることをエビデンス的に示すことが出来ます。
（古井先生の定義ではこれは出来ません。 項目のリスク１個以上と受診推奨かつ未服薬と服薬者を統計上同一扱いにすることは出来ないためです。分析ツールでは項目を全てリスク個数で統一しているので、統計的演算が可能になります。）

健康分布図から肥満によるリスク度合いを計算して、肥満による危険度の数値化を行い肥満を解消することが如何にリスク低減に繋がるかを示すことになります。 非肥満と肥満における有意差検定で有意差が認められると、そのオッズ比を計算することが出来ます。このときのオッズ比は危険率とか暴露率とか呼ばれる比になります。 わかりやすく言えば肥満になると非肥満に比べて何倍リスクが高まる（有所見個数が増える）という事を表しています。

上記グラフでは、オッズ比（相対危険度）は4.235と計算さてれます。
これは、肥満になると4.2倍有所見率が高まるということを意味しています。

実はこのオッズ比、計算はものすごく簡単です。・・が・・あまり目に触れないですね。
これを表示するときはこのオッズ比の検定も行ってくださいよ。と統計業界の暗黙の条件があります。
そしてこのオッズ比の検定・・これが難しいのです。論文等でオッズ比を載せると査読で必ず検定結果の有無を指摘・要求されてしまうので、通常オッズ比を伏せてしまう例が多いのです。分析ツールではしっかり計算しています。オッズ比の検定を行い、有意差の有無を判断して、有意差がない場合の相対危険度（オッズ比）は表示されません。

受診者概要から個別の有所見率へと移ると、どうしても悪い項目に目が行きがちですが、この健康分布図を用いて「肥満」というキーワードで総括することも出来、肥満の減少を優先させながら個別の項目に対処するという方向で進めると、言いたいこと、やりたいことをエビデンス的に表現することが出来ると思います。

健康分布図は非肥満と肥満のように互いに排他関係がある同士なら同じように扱えます。
分析ツールでは、治療、服薬、と関連した応用例を取り上げていますが、いろいろと応用が利くやり方です。例として有所見保有リスクを治療の有無で応用したのが下図です。

男性で超高リスクを有するにも40%が未治療者であることがわかります。
また高リスクと合わせると73.7%になり治療を必要とする者が７割以上いることが分かります。 このようなことに触発されると、世代間の関係も見てみたくなります。

グラフでは、４５歳代までは男性が多いのですが、それ以上の世代では女性が男性を上回っていることがわかりますが、５０歳以上の意識の変化等調査して見たくなります。

次項は特定健診との関連付けになります。