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医学的研究のための多変量解析 第2版

標準一般化線形モデルから一般化推定方程式まで:最適モデルの選択、構築、検証の実践ガイド

新刊

著者/編者
木原 正博
ISBN
978-4-8157-0199-4
出版社
メディカルサイエンスインターナショナル
発行日
2020年8月
版サイズ
B5 / 256p
価格
4,510円 (税込・送料別)
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ロングセラー「医学的研究のデザイン」のシリーズとして発売以来、長年にわたり使用され続けている定評ある教科書、12年ぶりの改訂。いかに適切な手法を選択し、解析を実践し、結果を解釈するか、数式は一切使わず具体例を示しつつ研究計画の流れに沿って明快、簡潔に解説する。改訂に際し、近年の進展著しい多変量モデルの新しい手法を追加。多変量解析に苦手意識を持つ臨床家、研究者、コメディカルの疑問や不安を解消する。

【目次】
1 はじめに
1.1 多変量解析の必要性
1.2 交絡因子と多変量解析
1.3 抑制因子と多変量解析
1.4 交互作用と多変量解析
2 多変量モデルの一般的な使い方
2.1 臨床研究における多変量モデルの用途
2.2 病因論的観察的研究と多変量解析
2.3 介入研究(ランダム化,非ランダム化)と多変量解析
2.4 診断モデルと多変量解析
2.5 予後モデルと多変量解析
3 多変量解析におけるアウトカム変数
3.1 アウトカム変数のタイプと多変量解析の選択
3.2 アウトカムが間隔変数の場合の多変量解析
3.3 アウトカムが 2 区分変数の場合の多変量解析
3.4 アウトカムが順序変数の場合の多変量解析
3.5 アウトカムが名義変数の場合の多変量解析
3.6 アウトカムがタイム‒イベント変数の場合の多変量解析
3.7 打ち切りの理由と打ち切りの仮定の妥当性
3.8 打ち切りの妥当性の判断
3.9 比例ハザード分析における「比例性の仮定」
3.10 アウトカムが計数の場合の多変量解析
3.11 アウトカムが人時発生率の場合の多変量解析
3.12 アウトカム変数の変数のタイプの変換
4 多変量解析における独立変数のタイプ
4.1 多変量解析で用いられる独立変数のタイプ
4.2 独立変数が名義変数の場合
4.3 独立変数が間隔変数の場合
4.4 線形性の仮定を満たす間隔変数型独立変数の多区分変数化
4.5 独立変数が順序変数の場合
5 独立変数間の関係
5.1 独立変数同士の相関の影響
5.2 多重共線性の判定法
5.3 多重共線性への対処法
6 多変量解析を準備する
6.1 多変量解析に投入する独立変数の選択
6.2 投入する交絡因子の選択
6.3 解析から除外すべき変数
6.4 多変量解析に必要なサンプルサイズ
6.5 独立変数の減らし方
6.6 独立変数の欠測への対処法
6.7 アウトカム変数の欠測への対処法
7 分析の実施
7.1 2 区分変数や順序変数に用いる数値
7.2 多区分変数における参照カテゴリーの選び方
7.3 交互作用項のとり入れ方
7.4 比例ハザード分析などの生存分析で用いる「時間」
7.5 アウトカムが研究参加当日に生じた場合
7.6 医学的にありえないほど生存期間が短い症例の扱い
7.7 ポアソン回帰分析に時間データを組み込む方法
7.8 変数選択法
7.9 モデルが収束しない場合の対処法
8 分析結果の解釈
8.1 多変量解析から得られる情報
8.2 モデルの適合度の評価法
8.3 各多変量解析の回帰係数の意味
8.4 交互作用項の結果の解釈
8.5 多変量解析と多仮説検定(多重比較)の補正
9 分析の前提となる仮定をチェックする
9.1 多変量モデルの適合度の評価法
9.2 モデルの適合度評価における残差の応用
9.3 線形回帰分析の仮定の充足度の評価
9.4 多変量モデルにおける線形性仮定の充足度の評価
9.5 外れ値とその検出法
9.6 外れ値への対処法
9.7 加算仮定の評価法
9.8 比例性の仮定の評価法
9.9 比例ハザード性の仮定の評価法
9.10 比例ハザード性の仮定が充足されない場合の対処法
10 傾向スコア
10.1 傾向スコアとは何か
11 クラスター化したデータと多変量解析
11.1 データのクラスター化が生じる状況
11.2 クラスター化した研究デザインの利点
11.3 クラスター化したデータの分析法
11.4 クラスター化した研究におけるサンプルサイズの計算
12 多変量モデルの妥当性の検討
12.1 多変量モデルの妥当性の評価
13 特別なトピック
13.1 時間依存性変数
13.2 時間依存性変数の利点と欠点
13.3 分類・回帰木
13.4 医学統計家との付き合い方
13.5 統計ソフトの選び方
14 論文の執筆
14.1 「Methods」における多変量解析に関する記載事項
14.2 多変量解析に関する文献引用
14.3 「Results」における分析結果の記載
15 要約:多変量モデル構築のステップ
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