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医学的研究のための多変量解析
 - 一般回帰モデルからマルチレベル解析まで - 
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数式が苦手でも、これならわかる!

好評「医学的研究のデザイン」、「国際誌にアクセプトされる医学論文」の姉妹書。医学研究において広く用いられる多変量解析について、研究者が抱く基本的な質問を想定した上で、複雑な数式を使わずに丁寧に解答・解説する。多変量解析の理解の仕方、使い方、そして結果の解釈の仕方がよくわかる。数式が苦手で、多変量解析にとっつきにくさを感じている医療従事者に、実用的で応用の効く知識を提供する。

原著タイトル Multivariable Analysis: A Practical Guide for Clinicians
原著者 Mitchell H. Katz
監訳:
木原雅子 国連合同エイズ計画共同センター長/京都大学大学院医学研究科社会健康医学系専攻社会疫学分野准教授
木原正博 京都大学大学院医学研究科社会健康医学系専攻社会疫学分野教授
ISBN 978-4-89592-553-2
定価 4,320円(本体4,000円+税8%)
判型/ページ数/図・写真 B5 頁234 図26
刊行年月 2008/03
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目次

1 序 章
1.1 なぜ多変量解析が必要なのでしょうか?
1.2 交絡因子とは何を意味し,多変量解析ではそれをどう扱えるのですか?
1.3 抑制因子とは何を意味し,多変量解析ではそれをどう扱えるのですか?
1.4 交互作用(相互作用)とは何を意味し,多変量解析ではそれをどう扱えるのですか?
2 多変量モデルの一般的な使い方
2.1 多変モデルは臨床研究では一般にどのように使われているのですか?
2.2 どのように多変量解析を使い分ければよいのですか?

3 多変量解析におけるアウトカム変数
3.1 アウトカム変数の種類によって,多変量解析の選択はどのように影響を受けるのですか?
3.2 アウトカム変数が間隔変数の場合には,どの多変量解析を用いればよいのでしょうか?
3.3 分散分析にはどんな種類があり,それをどう使い分ければよいのでしょうか?
3.4 アウトカム変数が順序変数や名義変数の場合にはどうしたらよいですか?
3.5 アウトカム変数が2区分変数の場合はどの多変量解析を用いればよいですか?
3.6 アウトカム変数が人時変数の場合はどの多変量解析を用いればよいですか?
3.7 稀なアウトカムや計数に対してはどのような多変量解析を使えばよいですか?

4 多変量解析における独立変数のタイプ
4.1 多変量解析ではどのようなタイプの独立変数を用いることができますか?
4.2 独立変数が順序変数や名義変数の場合はどうすればよいですか?

5 多重線形回帰分析,多重ロジスティック回帰分析,比例ハザードモデルにおける仮定
5.1 多重線形回帰分析,多重ロジスティック回帰分析,比例ハザードモデルにおける仮定とは何ですか?
5.2 多重線形回帰分析,多重ロジスティック回帰分析,比例ハザードモデルでは何がモデル化されているのですか?
5.3 多重線形回帰分析,多重ロジスティック回帰分析,比例ハザードモデルにおいては,独立変数群全体とアウトカムとの関係はどのように仮定されているのですか?
5.4 多重線形回帰分析,多重ロジスティック回帰分析,比例ハザードモデルにおいては,アウトカムと間隔変数タイプの独立変数との関係はどのように仮定されているのですか?
5.5 間隔変数タイプの独立変数がアウトカム変数と線形関係にない場合はどうすればよいですか?
5.6 間隔変数タイプの独立変数が線形性の仮定に適合するとき,それをあえて複数の2区分変数に切り分ける意味があるのですか?
5.7 アウトカムの分布とその分散についてはどのように仮定されているのですか?
5.8 多重線形回帰分析を行うときに,正規分布や等分散の仮定が満たされていない場合はどうしたらよいですか?
5.9 「打ち切り」にはどのような仮定がなされているのですか?
5.10 自分の研究で,打ち切りの仮定の妥当性がどれほど保たれているかをどう判断すればよいですか?
5.11 打ち切り仮定が満たされているかどうかをどのようにして判断すればよいですか?

6 独立変数間の関係
6.1 独立変数同士に相関があってはいけないのですか?
6.2 多重共線性があるかどうかはどうすればわかりますか?
6.3 多重共線性がある場合にはどうすればよいでしょうか?

7 多変量解析を準備する
7.1 多変量モデルにはどの独立変数を投入すればよいですか?
7.2 モデルに投入する交絡因子はどのように決定すればよいですか?
7.3 モデルから除外しなければならない変数にはどのようなものがありますか?
7.4 多変量解析を行うにはどれほどのサンプルサイズが必要ですか?
7.5 サンプルサイズに比して,独立変数の数が多すぎる場合にはどうすればよいですか?
7.6 独立変数に欠測がある場合にはどうすればよいですか?
7.7 アウトカムに欠測がある場合にはどうすればよいですか?

8 分析を行う
8.1 分析に用いる2区分変数や順序変数にはどういう数値を使えばよいですか?
8.2 マルチ2区分変数では,どれをレファレンス群にすればよいのでしょうか?
8.3 交互作用項をどのように分析にとり入れればよいですか?
8.4 比例ハザードモデルや他の生存分析ではどの日付けを分析に用いればよいですか?
8.5 開始日にアウトカムが起こった対象者はどう扱えばよいですか?
8.6 医学的にありえないほど生存期間が短い症例についてはどうすればよいですか?
8.7 変数選択法とは何ですか?
8.8 多重ロジスティック回帰分析や比例ハザードモデルでは,トレランスにどのような値を用いればよいですか?
8.9 多重ロジスティック回帰分析と比例ハザードモデルでは,何回程度の反復計算を行えばよいですか?
8.10 多重ロジスティック回帰分析や比例ハザードモデルでは,どのような収束条件を設けるべきですか?
8.11 モデルが収束しない場合にはどうすればよいですか?

9 分析を解釈する
9.1 分析結果の打出しにはどのような情報が含まれるのですか?
9.2 モデルがアウトカムをどれほどうまく説明しているかをどう評価すればよいですか?
9.3 回帰係数から各変数とアウトカムの関係について何がわかるのでしょうか?
9.4 多変量解析からオッズ比やハザード比を得るにはどうすればよいですか? またそれらは何を意味するのでしょうか?
9.5 独立変数が間隔変数のときには,オッズ比やハザード比はどのように解釈したらよいですか?
9.6 オッズ比とハザード比の信頼区間はどのようにして計算したらよいですか?
9.7 標準化回帰係数とは何を意味するのですか? それを用いる必要があるのですか?
9.8 回帰係数の統計学的有意性はどのように判定するのですか?
9.9 交互作用項の結果をどのように解釈したらよいですか?
9.10 多変量解析の場合も多仮説検定(多重比較)の補正をする必要がありますか?

10 分析の前提をチェックする
10.1 データがモデルに適合しているかどうかをどのようにして判定すればよいですか?
10.2 線形性,正規分布,等分散性などの多重線形回帰分析の仮定が満たされているかどうかをどのように判定すればよいですか?
10.3 多重ロジスティック回帰分析と比例ハザードモデルにおける線形性の仮定をどのように判定すればよいですか?
10.4 多重線形回帰分析において外れ値とは何を意味し,それを検出するにはどうすればよいですか?
10.5 多重ロジスティック回帰分析ではどのようにして外れ値を検出すればよいですか?
10.6 比例ハザードモデルにおける残差分析とはどういうものですか?
10.7 外れ値が見つかった場合にはどうすればよいですか?
10.8 他にどのような仮定があり,分析に用いている独立変数がその仮定を満たしているかどうかをどのようにして評価したらよいですか?
10.9 間隔変数タイプの独立変数においては加法性の仮定はどういう意味があるのですか?
10.10 比例ハザード性の仮定とは何ですか?
10.11 比例ハザード性の仮定をどのようにして評価すればよいですか?
10.12 データが比例ハザード性の仮定を満たしていない場合はどうすればよいですか?

11 傾向スコア
11.1 傾向スコアとは何を意味し,なぜ用いられるのですか?

12 クラスター化したデータ
12.1 クラスター化しているデータをどのように分析すればよいですか?
12.2 相関する観察を伴う研究ではどのようにして必要なサンプルサイズを計算すればよいのですか?

13 モデルの妥当性の検討
13.1 モデルの妥当性を検討するにはどうすればよいですか?

14 特別なトピック
14.1 研究期間中に独立変数が変化した場合にはどうしたらよいですか?
14.2 時間依存性変数の利点と欠点は何ですか?
14.3 分類・回帰木(CART)とは何ですか? それを使用すべきでしょうか?
14.4 生物統計学者の最も有効な活用法とは?
14.5 使用する統計ソフトをどのように選んだらよいですか?

15 論文を書く
15.1 「方法」のところに,多変量モデルの構築に関する情報をどれほど記述すればよいでしょうか?
15.2 選んだ多変量モデルについては文献を引用する必要がありますか?
15.3 Resultsのセクションでは多変量解析のどの部分を記載すればよいでしょうか?

16 要約:多変量モデルを構築するためのステツプ