概要

臨床研究に必要な多変量解析を理論とEZR操作の両輪で習得する

想定読者

修士・博士論文や臨床研究論文で多変量解析を使う必要がある医療職・研究者。EZRを導入したが回帰モデルをどう組み立てればよいか迷っている段階の人

こんな人には向いていない

• 統計ソフトの操作を覚えるだけでよい人(本書は理論とセットで学ぶ設計のため、操作手順だけを求めると過剰)
• 数理統計学を数式から体系的に学びたい人(本書は理論の直感的理解と実践操作を優先しており、証明や漸近理論は扱わない)
• RやPythonで自由にスクリプトを組める人(EZR前提のGUI操作が中心のため、コードベースの応用には別書が必要)

読了後にできるようになること

• 多変量回帰モデルを使う目的と前提条件を説明できる
• 線形回帰・ロジスティック回帰それぞれの仮定チェック手順をEZR上で実施できる
• 交絡調整とインターアクション解析の仕組みをモデル構築の観点から理解できる
• 二元配置分散分析を含む実験室データへの多変量解析を適用できる
• 傾向スコアマッチングを使った観察研究の解析を自力で実行できる
• 修士・博士論文で求められる多変量解析の全手法を、ダウンロード可能なデータセットで実習できる

本書のキー概念(章解説)

• 第 1 章 多変量回帰モデルって？ — 回帰モデルの概念整理。統計的調整の意味を直感的に把握する入口
• 第 2 章 いつ、なぜ、多変量回帰モデルを使うのか — 適用判断の指針。ここを押さえると以降の手法選択の軸が立つ
• 第 3 章 多変量回帰モデルで扱う説明変数の使い方 — 連続・カテゴリ変数のコーディング、欠損値処理など実務頻出の論点
• 第 4 章 線形回帰モデルの仮定をチェックする — 残差プロットによる診断手順。論文査読で指摘されやすい箇所
• 第 5 章 多変量回帰モデルにおける交絡の調整とインターアクション解析のメカニズム — 本書の核心。交絡とインターアクションの区別は多くの研究者がつまずく点
• 第 6 章 実験室の多変量解析：二元配置の分散分析 — 基礎研究者向け。臨床研究者は飛ばして7日目から読んでも支障なし
• 第 7 章 オッズ比とロジスティック回帰 — 2値アウトカムの解析として最も使用頻度が高い手法
• 第 8 章 ロジスティック回帰における交絡とインターアクション — 5日目の内容をロジスティック回帰に適用。5日目と対応させて読むと定着が速い
• 第 9 章 ケーススタディ：さあ、モデルを組み立ててみよう！ — 実際の研究設計からモデル構築の流れを通しで体験できる応用章
• 第 10 章 傾向スコアの意味と使い方 — 観察研究での交絡制御手段として近年の臨床研究で標準化が進む手法を解説

ハイライト

• 著者は臨床研究の本場アメリカで10年間若手医師に医療統計を教えた実績があり、本書には臨床研究に必要な統計ハウツーが集約されている。(著者の指導経験と本書の網羅性を端的に示す一文)
• 本書で紹介する解析はすべてのデータセットがダウンロード可能で、すべての解析を自主学習により習得することができる構成となっている。(独習完結性を示す記述。演習データ付きは購買判断上の実質的な差別化要因)

編集メモ

入力Qiita記事数0件、楽天ランキング情報なし。外部シグナルが取得できないためsupplementaryとする。ただし書籍説明の充実度と著者の臨床統計教育実績(米国10年)から、医療統計領域での実用的価値は高い

読む前に押さえておきたいこと

• t検定・カイ二乗検定など基本的な統計的検定の概念(『みんなの医療統計 12日間版』相当の知識が前提として設計されている)
• EZRのインストールと基本的なデータ読み込み操作
• 臨床研究または実験研究の設計(アウトカム・曝露・共変量の概念)についての基礎知識

学習のコツ

• 10日間の章立てを1日1章で進める必要はなく、自分の研究で使う手法の章から読み始めてよい。ロジスティック回帰が必要なら7日目→8日目→5日目の順が効率的
• ダウンロードデータセットで手を動かすことを前提に設計されているため、読み飛ばしより『読む→操作する→戻る』の反復が定着に有効
• 5日目(交絡とインターアクション)は本書の最難関であり、ここで詰まった場合は2日目に戻って使用目的を再確認してから再読すると突破しやすい
• 論文執筆中の人は9日目(ケーススタディ)を先に読んで全体の流れを把握してから、必要な手法の章に戻る逆引き利用も有効