全体の有所見率の年齢調整・・・実はこれ行うには規準となる使えるデータがなかなかないのです。

厚労省のデータも各検査値の有所見率は出すことができるのですが、それを全て足し合わせても全体の有所見率にはなりません。
通常一人でいくつかの有所見を持っているのが普通で、個々が有所見をいくつ持とうが一人としてカウントされないと全体の有所見率にはならないのです。厚労省のデータベースにはこの有所見率に関する項目が欠如しています。

分析ツールではその基準となるデータとして、健診団体の協議会が唯一この有所見率に関するデータを公表しており、これを用いて年齢調整を行っています。これは毎年３００万人近くの対象者のデータで、個々のデータを厚労省データと比較しても差がありませんので一般平均データとして十分役に立ちます。これらデータを探しだせるのもスキルの一つです。
分析ツールにはアップデートも考えて上記健診団体の協議会のＵＲＬを記していますのでアクセス可能です。
ただ、これらのデータが入手出来なくともやり方はあります。

全国値で比較せず全社データを基準とし、部署や職種、地域支店などの比較するのです。全国を全社と見れば、全社に対する部署や職種、地域支店における年齢調整を施し議論することが出来ます。
全社データは入手出来ますよね。部署や職種、地域支店なども大丈夫でしょう。後は年齢調整の手法だけの問題です。

健診データ分析が出来るかどうかはこの年齢調整が施せるかに掛かっています。分析は事前に統計処理されたデータでないと意味がないのですが、健診データ分析ではこの年齢調整が統計処理されたデータになります。ですからこれが出来ないということは分析が出来ないということにつながります。

ところが、この年齢調整、実に厄介なものです。たぶんかなり苦労するかと思います。
健診データ分析ツールでは、以下のような計算パレットが自動的に計算してくれますが、これを自力で行うには統計的な知識が必要です。この計算パレットは計算結果だけでなく、グラフが自動作成できるように必要な形式を満たしているのでこういう形になっています。

年齢調整には直接法と間接法の２種類あり、健診データ分析で用いられるのは間接法ですがこれらの計算式は次のようになります。

間接法では期待値とありますね。ここに統計的知識がいるわけです。しかもこの場合ベイズ推定を利用しないと決定できません。
ですからかなり苦労すると書いたわけです。ここが出来る人と出来ない人の差になるのです。

健診データの研修でも（受講される方には統計は初心者という方も多いので）この部分は 計算式とやり方だけを示し、このようなやり方をするものだと覚えてくださいと。そしてそれが面倒なら計算パレットを使って下さいと言っています。
実際に質問されても数式でしか説明できない部分ですので、返って混乱するのは分かっていますのでそのように説明しています。

与太話になりますが、厚労省は健康日本２１でこれを行政保健師に強要（？）したのですね。現場の実態を知らずに市町村における地区、地域における標準化死亡比（ＳＭＲ）を計算しろと。このＳＭＲの算出は、年齢調整における間接方で有所見者を死亡者に置き換えると全く一緒です。しかも例として上げているのはベイズ推定まで行っている凝りようでしかも有意差判定まで求めていますが、手ほどき解説はなしでした。（実際地区となると県や区に対して大きな誤差が生じるので、ベイズ推定を使わざる終えないのですし、 検定は 期待値とあるようにχ^２検定を用いるのですが、ベイズ推定を施してるので 普通のχ^２の公式とは違います。統計ソフトにそのまま数値などを入れると変な答えになりますので要注意です。 ）。
実態を知っている身としてはこの頃の研修でも今と同じように説明していました。しかし自力で正しく計算できる方も少なからずいました。

基準値が手に入れられてもなかなか年齢調整の手法までたどり着けなかったとしても、以下のように基準値との比較したグラフは出さないで下さい。社内では通用するかもしれませんが、外に出すと一発で年齢調整して来いと指摘されます。くれぐれも社外での発表には用いないことです。

では、年齢調整が出来ない場合どうするか。です。
（ 分析ツールをお買い求め下さいということではありませんよ。本当はその方が楽なのですが）

もともと年齢調整を施すのは、全国平均（基準平均）に対する自社集団の位置づけが目的です。
基準平均に対して良いのか悪いのかを判定するために施しているのでして、その結果悪いならその対策を議論するための理論的裏づけとなる処理を行って正当性を主張しているのですね。 正当性がない物を議論してもそれほど効果や意味合いがないでしょう。
年齢調整を施していないなら、位置づけは不明確ですが、なんとなく全国平均よりは悪そう（良さそう）くらいは分かります。
ですから、そこは良し悪しの議論まではせずに（何となく触れながらも）単純集計で流し、健康分布図つまり肥満が検査値に及ぼす影響に移るべきでしょう。これなら方策として肥満防止対策として展開できます。ただ、世代間の問題や指導・支援方法の違い、検査値特有の問題までは議論できず、全体を一括して議論することになります。

逆に頑張って年齢調整が出来るようになれば自ら計算パレットを作成し以下のところまでチャレンジしてみて下さい。
年齢調整の計算パレットをもう一度見て頂きたいのですが、

この中には全体の年齢調整された結果だけでなく、各年代の調整値も計算されていますね。更に検定まで行いその信頼性区間まで計算しています。
また、次項で説明する累積リスクと累積有所見率も計算されています。これは将来予測に関する部分です。
間接方を用いた式はここまでカバーできるのです。