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2014年3月 1日 (土)
佐藤俊哉 (1993) 疫学研究における生物統計手法. 日本統計学会誌, 22(3), 493-513.
疫学(というか、リスク要因への曝露の効果の研究) における統計手法についての啓蒙的レビュー。仕事上でちょっと悩んでいることがあって、頭を整理したくて読んだ。著者はなにしろ、他の惑星の卒論発表会に招かれ、思わず正論を述べて「しまりす」くんの大学卒業を阻止するという、非情にして怖れを知らない先生であって(「宇宙怪人しまりす」シリーズを参照)、啓蒙的文章に関してこの先生の名前は私のなかで絶対のブランドなのである。
いくつかメモ:
- 層別解析で、効果の方向が層によって異なるときを「質的な交互作用」、方向がすべての層で同じときを「量的な交互作用」「効果の修飾」というのだそうだ。へぇー、はじめて聞いた...
- 層別において、層の数が少なくて層のサイズが大きいことをlarge-strata, ケースのマッチングのように層の数が多くて層のサイズが小さいことをsparse-dataと呼ぶ由。この分野でいうsparseってそういう意味だったのか...
- 疾病発生割合をモデル化する手法として、ロジスティック回帰のほかに、additive risk model (条件つき確率そのものをモデル化する), relative risk model (その対数をモデル化する), が紹介されている。additive risk model が「絶対リスクモデル」と表記されているのだけど、なぜ「加法」とかじゃなくて「絶対」っていうのかしらん。
- 疾病発生率のモデル化として、Cox回帰、exess risk model, 集計データに対するポワソン回帰が紹介されている。exess risk modelというのは、購買間隔の分析に使うadditive risk modelとどう違うのだろうか。放射線被曝や職業曝露のモデル化で用いられるそうだが、この分野ではなぜCox回帰を使わないのかなあ。今度調べておこう。
- 「最近になって提案された研究デザイン」として、nested case-control, case-cohort, two stage case-control が紹介されているのだけれど、nested case-controlもcase-cohortも、コホートの全メンバーの曝露情報を収集→フォローアップ→一部について詳細な情報を収集、というデザインなので、広義にはtwo stage case-controlなのだそうだ。ふうん。
- 測定誤差の話がちらっと紹介されているのだけれど、アウトカムのnondifferentialな誤分類(その起こりやすさが曝露と関係ない誤分類) であっても、変数が複数あったり二値変数じゃなかったりすると、効果が(弱くなる方向にではなく)強くなる方向にバイアスがかかることがあるのだそうだ。えええ、なんで??? Dosmeci, et al. (1990, Am.J.Epidemiology) というのを読むといいらしい。
最後の今後の展望のところで、「少し技術的な問題としては、疾病発生割合の差や比、疾病発生率の差に関する回帰モデルの開発が、特にsparse-dataについて、望まれる」とある。まさにそういうのを探してるんです...
論文：データ解析(-2014) - 読了：佐藤 (1993) しまりすのための曝露効果研究法レビュー