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臨床研究 その1

2019.03.01

今回の記事は一般向けの記事ではないことを予め記載しておきます。

〇臨床研究について

また、PE(I)COやどのような研究か(RCT・nonRCT・コホート研究・横断研究・・・)といった内容は今記事にはありません。

別記事で記載するかもしれませんし、しないかもしれません。

 

これは私の備忘録でもあり、outputする場として記載しています。

一応文献も載せておきますが、ご自身でも調べることを推奨します。

 

 

〇臨床研究-

<アウトカム>

連続変数・離散変数(計数データ)

カテゴリ変数(名義変数・順序変数・2値変数)

生存時間(イベント発生率・差)

 

 

記述統計>で用いる統計手法

-①(連続変数)

1.外れ値・欠測値の確認

2.分布の可視化(ヒストグラム、箱ひげ図、幹葉表示など)

で確認したのち、

3.要約指標(平均・分散・標準偏差・中央値)を用いて記述

 

-②(カテゴリ変数)

1.外れ値・欠測値の確認

2.分布の可視化(ヒストグラム(3カテゴリ以上なら))

3.要約指標((テーブル・2×2表(分割表・クロス表))を用いて記述

 

-③(生存時間・イベント発生)

1.発生率差・発生率比(Kaplan-Meier曲線)

※発生割合(=リスク)・発生率

 

 

単純な群比較・単変量解析

-①(連続変数)の比較

平均値の差を計算して示す( t 検定・Wilcoxon検定・ノンパラメトリック検定)

1.パラメトリック検定:モデルに基づく方法

・t検定:データは基本正規分布に従うなど前提条件がある

2.ノンパラメトリック検定:順位に基づく検定法 (※下記を包含)

・2群t検定に対応:Mann-Whitney検定

・対応のあるt検定:Wilcoxon符号付き順位和検定

 

※標準偏差と標準誤差

〇標準偏差

:母集団から取ってきたサンプル自体のばらつき

〇標準誤差

:母集団から同じ人数をサンプリングして、何回も研究を繰り返した時に得られる平均値のばらつき(平均値の標準偏差)

 

※検定と信頼区間

〇検定:

・仮説が観察されたデータと矛盾しないかどうかを調べる。

・効果の大きさが不明

〇信頼区間:

・効果の大きさがわかる

・その精度がわかる。

・95%信頼区間:何回も繰り返せば、推定された信頼区間のうち、95%は真の値を含むような区間を指す。
(例:100回研究した場合、100個の信頼区間のうち95個の信頼区間は、真の値を含む。ということ)

 

-②(カテゴリー変数)の比較:リスク比推定し、統計学的に計算し示す

1.カイ二乗検定
:サンプルサイズが多いとき(前提条件あり)

2.Fisherの正確確率検定
:2×2表で期待度数5未満のセル(カイ二乗検定より保守的なP値となる)

3.McNemar検定(マクネマー検定)
:ペアデータ(マッチングデータ)検定の場合(ケース・コントロール研究)

 

-③(生存時間・イベント発生率)の比較:

1.ノンパラメトリック検定

・Log-rank検定

・Wilcoxon検定

 

 

回帰モデル・多変量解析

※「交絡」を調整

※Pearson(ピアソン)の相関係数・スピアマンの相関係数

-①(連続変数)の場合

-1.重回帰分析(線形回帰分析)

 

-②(カテゴリー変数:2値変数の比、オッズ比)の場合

-1.ロジスティック回帰分析

 

-③(生存時間・イベント発生率)

-1.Cox回帰分析によるハザード比

 

 

【参考文献】

・臨床研究の道標 上・下 福原俊一

・Midcareer Academic learning Program  iHope international