Chapter 1 Epidemiological Terminology

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みいかひろなが
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05 なら統計学的有意というデータ型比較型で検定手法は異なる Chi-square

2 1 2 Chi-square test ( カイ二乗検定 ) Medical

1 Appendix Real examples of statistical analysis 検定偶然を超えた差なら有意差という P<0.05 なら統計学的有意というデータ型比較型で検定手法は異なる Chi-square test ( カイ二乗検定 ) Medical Tribune Chi-square test ( カイ二乗検定 ) Medical Tribune Unpaired t-test( 対応のない t 検定 ) Wilcoxon test( ノンパラメトリック ) Medical Tribune Paired t-test( 対応のある t 検定 ) Paired t-test( 対応のある t 検定 ) Wilcoxon test( ノンパラメトリック ) 5 Medical Tribune

相関分析 (Correlation analysis) ANOVA( 分散分析 ) ANOVA( 分散分析 ) 7 Medical Tribune. 2018-1-21.

) 1 万件以上 / 月都道府県辺り約 500 件 / 月の相談件数気づく点をあげなさい調べたいことをあげなさいどういった分析をしますか? 追加データは必要か? 子供は毎年 100 万人出生 10 年 ~1,000 万人 100 人に一人が虐待?

2 相関分析 (Correlation analysis) ANOVA( 分散分析 ) ANOVA( 分散分析 ) 7 Medical Tribune 虐待の相談件数は年々増えている心理的虐待は特に増え方が著しい年間 14 万件の相談件数がある相談しない例はその倍以上はあるだろう ( 実態はもっと!) 1 万件以上 / 月都道府県辺り約 500 件 / 月の相談件数気づく点をあげなさい調べたいことをあげなさいどういった分析をしますか? 追加データは必要か? 子供は毎年 100 万人出生 10 年 ~1,000 万人 100 人に一人が虐待? 同じ人が何回も虐待相談しているので過大評価? 10 歳以上の人も虐待対象なので過大評価? 9 10 気づく点をあげなさい調べたいことをあげなさいどういった分析をしますか? 追加データは必要か? 子育て教育無償化への関心は子育て世代で高い Why? 当事者は関心が高い 40 歳以上ではそんなに関心度は変わらない Why? 当事者でなければ同じ優先度 5~7 位なのにどうして関心度 50% 程度と高いか? 40 歳以上では ( 歳を取ると ) 何事へも関心度が高くなる

3 X と Y の関係単変量解析多変量解析モデル解析 Multivariate Analysis 多変量解析説明変数原因変数独立変数 X Z 影響変数撹乱変数交絡変数 Y 目的変数結果変数従属変数用途回帰モデル交絡変数の影響を除去して因果関係を正しく検討したいある人の目的変数値を予測したい他のリスクファクターの寄与度を見たいどれが真に独立な影響因子かを見極めたい回帰モデル ( 回帰式とも言う ) Y = b 0 + b 1 LDL + b 2 Obesity パラメタ ( 回帰係数とも言う ) b 0,, b 1, b 2 Y によって名称が変わる Y が連続量重回帰 (Multiple regression) Y がイベント ( 二値 ) の有無ロジスティック回帰 (Logistic regression) Y がイベント発現までの時間コックス回帰 (Cox regression) 重回帰分析結果の読み方結果変数 ( y ) 体重減少 (kg) 説明変数 ( x ) ジョギング交絡変数 ( z ) 年齢性別飲酒量モデル式 y=a +b 1 x 1 +c 1 z 1 +c 2 z 2 < 直線関係が前提 > 目的変数は体重減少 (kg) 説明変数単位推定値 P 値ジョギング実施 5kg 0.03 年齢 10 歳 -2kg 0.53 性別女性 2kg 0.30 飲酒量ビール1 本 -3kg

適当なモデルかのチェック Logistic regression ロジスティック回帰モデルへの適合度残差 Residual Lack of fit analysis 決定係数 ( 説明割合 ) Adjusted R 2 for the number of variables in the model 影響度の分析てこ比 Leverage Isolated point であり

1x 1 + + b k x k P = exp(a + b 1x 1+... +b kx k) 1 + exp(a + b 1x 1+.

相対オッズ (Relative Odds) OR = Odds in exposed group / Odds in unexposed group = aτ b cτ d ~ RR (if a, c~0) Disease Normal Exposed a b Unexposed c d ロジスティック回帰 Logistic regression ln P 1 P = a + b .

4 適当なモデルかのチェック Logistic regression ロジスティック回帰モデルへの適合度残差 Residual Lack of fit analysis 決定係数 ( 説明割合 ) Adjusted R 2 for the number of variables in the model 影響度の分析てこ比 Leverage Isolated point であり回帰係数にすごく影響するデータ影響度 Influence 各回帰係数の推定値に影響するデータ交互作用項を入れたら必ず主効果も含むこと目的変数 (y 変数 )= 二値データ心筋梗塞の有無骨折の有無などその危険因子を, 多変量的に探るその将来予測をする定式化 P = Pr (D+) は, 疾病確率 x 1,, x k は, 説明 ( リスク ) 変数 ln P 1 P = a + b 1x b k x k P = exp(a + b 1x b kx k) 1 + exp(a + b 1x b kx k) Logistic Regressionでの相対リスク (Relative Risk, RR) リスク比 (Risk Ratio, RR) 相対リスク (Relative Risk) RR = Risk in exposed group / Risk in unexposed group = aτ a+b cτ c+d オッズ比 (Odds Ratio, OR) 相対オッズ (Relative Odds) OR = Odds in exposed group / Odds in unexposed group = aτ b cτ d ~ RR (if a, c~0) Disease Normal Exposed a b Unexposed c d ロジスティック回帰 Logistic regression ln P 1 P = a + b 1x b k x k P = exp(a + b 1x b kx k) 1 + exp(a + b 1x b kx k) OR = exp (b i ) x 1 1 単位当たりのオッズ比交互作用を含むモデルの有用性 Survival analysis Survival analysis 生存時間解析ロジスティック回帰 (Logistic regression) 目的変数妊娠高血圧腎症早産説明変数プロバイオティクス摂取 23 Outcome アウトカム Time to event data Point Censoring 打ち切り [ + データ ] Methods Kaplan-Meier plot カプランマイヤープロット Log-rank test ログランク検定 Cox proportional hazards model Cox 比例ハザードモデル

ロジスティック回帰との違い評価項目が骨折の場合 Logistic 骨折の有無 Survival 骨折までの期間違い Logistic イベントの有無オッズ比 (~ リスク比, in a rare event) Survival 速さ ( 早く起こると危険 ) ハザード比腎臓進行がんの RCT 縦軸 : 無増悪生存率 Survival Analysis 生存率解析

5 ロジスティック回帰との違い評価項目が骨折の場合 Logistic 骨折の有無 Survival 骨折までの期間違い Logistic イベントの有無オッズ比 (~ リスク比, in a rare event) Survival 速さ ( 早く起こると危険 ) ハザード比腎臓進行がんの RCT 縦軸 : 無増悪生存率 Survival Analysis 生存率解析 Kaplan-Meier Curve カプランマイヤー曲線 Progression-free survival (PFS) 無増悪生存率 Median Survival Time (MST) 生存期間中央値 Log-rank test ログランク検定 Hazard Ratio (HR) ハザード比 Relative Risk の 1 つ時間概念が入る比例ハザード性を満たす比例ハザード性を満たさない 15% リスク低下生存時間解析 Survival analysis 累積発生率 Kaplan-Meier plot 群間比較 Log-rank test ハザード比 Hazard ratio Medical Tribune

Microsoft PowerPoint - R-stat-intro_12.ppt [互換モード]

Microsoft PowerPoint - R-stat-intro_12.ppt [互換モード] R で統計解析入門 (12) 生存時間解析中篇準備 : データ DEP の読み込み 1. データ DEP を以下からダウンロードする http://www.cwk.zaq.ne.jp/fkhud708/files/dep.csv /fkh /d 2. ダウンロードした場所を把握するここでは c:/temp とする 3. R を起動し,2. 2 の場所に移動し, データを読み込む 4. データ