疫学・臨床研究

p値を極める編、第2章です。 前回はp値を開発したFisherと、仮説検定を開発したNeyman-Pearsonの考え方の違いにfocusしました。 今回は、特に「αとp値の違い」「p値とlikelihoodの関連」を説明し、より実践的にp値を解釈することを目指します。 これが理解できれば、あなたも ...

「帰無仮説が成り立つとした時に、今ある結果もしくはそれより極端な結果が認められる確率」がp値の定義です。 それがわかった上で、実践的にはどう解釈したらよいのか？ p値が表すことを理解するには、その歴史、帰納法/演繹法的な考え方、仮説検定との関連、likelihoodとの関連、Bayes統計、などを結 ...

疫学研究でよく使われる「attributable fraction」って知っていますか？ 「このexposureによりイベント数が何倍になったか」を示す指標で、簡単に計算できます。 裁判でもこの値が長く使われてきた経緯があります。 しかし、そんな単純に「因果関係」が導かれるわけはありません。 att ...

COX proportional modelでハザード比がわかる。 incidence÷person-timeでrateやrate ratioがわかる。 全然異なる算出方法ですが、どちらも「rate」の指標なのです。 なぜ？？？？？ これをわかりやすく解説しました。     なぜ ...

英語で論文を読むと、「ratio, proportion, rate」のどれかを頻繁に見かけます。 自分で書く時があれば、たくさん使いたくなる単語だと思います。 全部「比」を意味する単語ですが、実はこの3つは全然異なることを意味するのです。意識していますか？ この記事ではこれら「比」の単語の科学的に ...

Linear regression（線形回帰）、一番基本的な統計モデルです。 統計ソフトで簡単に行えますが、この ・コンセプト ・前提（assumption） を理解しておくことは、実際に使う上で極めて重要です。 この記事では、これらをわかりやすく説明しました。   *よく教科書で出てくる ...

今回は衝撃的な歴史の話です。 「うんこ」論争。 これを期に、疫学が発展しました。 うんこが感染症の原因なのか・・・。 臨床研究や疫学に取り組む方は特に、この「うんこ」論争、絶対に知っておきましょう。     「うんこかどうか」から疫学は始まった。 冗談でない、本当の話です。 この ...

予測モデルのvalidationというのは、そのデータ内で行うもの（internal validation）だけではありません。 むしろ、そのデータ外でどの程度通用するかというのが一番大事です。 これは予測モデルの「test」の話ですが、疫学的な側面もあります。 この記事では、external va ...

予測モデルのvalidationには種類があります。 よく行われるのはdata splittingや10-fold cross-validationかと思います。 でもそれらには特有のlimitationがあり、使うべき手法は、実は決まっています。 この記事では、色々あるinternal valid ...

Time-varying exposureと聞くと、何やら物々しいですが・・・。 実は、ほぼ全ての介入はtime-varyingと言えます。 時間によって変化する暴露因子に対して、どういう研究モデルとなるのか、気になりませんか。 この記事では、time-varying exposureというものをは ...