---
module: 101-03
language: ja
chapter: 101
title: "生物医学・臨床科学の定量的生物統計学"
module_title: "回帰、生存、予測、因果、欠測データ"
source_sha256: ebfe4bde4b339e09fb5572ec5bd6a62e82bd3cbbfad20ba90a53b4f7490e7e2c
---
# 回帰、生存、予測、因果、欠測データ

## 回帰モデルと線形回帰
### 関連記述、調整比較、交互作用、予測
### 調整係数だから因果的ではない
### 尺度、関数形、標本過程、時点が意味を決める
### 線形：連続転帰の条件付き平均
#### 係数：他変数固定での一単位差
### 残差で非線形、不均一分散、依存を調べる
#### 残差正規性は主に小標本推論へ関係

## 予測因子の形と交互作用
### カテゴリ予測因子は参照と比較
### 直線は単位効果一定を仮定
### スプライン、多項式、変換で曲線を表す
### カテゴリ化は情報と検出力を失う
#### 閾値解釈が選択切点に依存
### 交互作用：関連が別因子で異なる
#### 各モデル尺度上の効果を変える
#### 一尺度でなしでも別尺度で存在し得る

## ロジスティックと計数モデル
### ロジスティック：二値転帰の対数オッズ
#### 指数化係数はオッズ比
#### 一般的転帰では相対変化を誇張
### 直線性は対数オッズ尺度で仮定
### 計数はポアソンまたは負の二項回帰
### 率には分子、人時間分母、再発規則
### 同一人の反復事象は依存
#### 初回事象解析は後の負担を捨てる
#### 集積モデル：集団平均か個人特異的か

## 交絡と変数選択
### 曝露と転帰の共通原因
### 調整は測定交絡経路を遮断
#### 曝露の結果の調整は効果の一部を除く
#### 共通結果の調整はコライダーバイアス
### 因果図は仮定を明示
#### 調整集合を選ぶが真実は証明しない
### 有意性だけの変数選択は不安定
### 交絡因子は因果知識で選ぶ
### 多重共線性：個別係数が不精密
#### 疾患でなく同定不能の信号

## 生存時間解析
### 打切り：正確な事象時が不明
#### 条件付きで事象過程から独立と仮定
#### 重症者の離脱は推定を偏らせる
### Kaplan-Meier：無事象確率の時間推移
#### 打切り時でなく事象時に下がる
#### 二分の一まで下がらねば中央値不能
### ハザード：無事象者の瞬間事象率
### Coxモデルはハザード比一定を仮定
#### ハザード比はリスク比でない
#### 交差時は制限平均生存時間
### 競合事象は常に通常打切りではない
#### 打切り扱いは仮想世界を推定
#### 累積発生は観察世界の確率

## 識別能、較正、閾値
### 識別能：高リスク者ほど事象
### 較正：予測と観察リスクの一致
#### 識別良好でも系統的過大予測
### 有用性：閾値判断が転帰を改善するか
### 受信者動作特性曲線は有病率・誤りを無視
#### 稀な転帰に適合率再現率表示
### 一般指標は等価な誤り費用を仮定

## 過学習と検証
### 標本固有雑音を学ぶ
### 訓練データ性能は楽観的
### 全過程を繰り返す再標本で楽観を推定
### 外部検証は移送可能性を検査
#### 症例構成、測定、治療、有病率の違い
### 切片や傾きの再較正
### 害が不平等なら亜群性能が重要

## 欠測データ
### 欠測機序は観察情報に対して記述
#### 完全無作為：観察・非観察値と無関係
#### 無作為：観察変数だけに依存
#### 非無作為：見えない値へ依存
### 検定で確立せず過程の仮定
### 完全症例解析は限られた条件で不偏
#### 精度低下、対象集団も変わる
### 単一補完は不確実性を過小評価
### 多重補完は補完内・間を統合

## 感度解析と臨床実装
### 検証不能仮定を妥当に変える
#### 非無作為欠測、未測定交絡、モデル形
### 一致解析だけの報告は頑健性でない
### 穏当な仮定で変われば脆弱
### データ漏洩は無効な性能を作る
### 解釈法は因果も公正も証明しない
### 臨床利用：検証、較正、監視
### 問い、目的量、過程、モデルの整合