Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
疫学・統計セミナー:疾病と要因との関連
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
Shuntaro Sato
December 22, 2019
Science
520
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
疫学・統計セミナー:疾病と要因との関連
関連の指標には,主にリスク差,リスク比,オッズ比,および発生率比(率比)があります.これらについて説明しています.
Shuntaro Sato
December 22, 2019
More Decks by Shuntaro Sato
See All by Shuntaro Sato
単施設でできる臨床研究の考え方
shuntaros
0
4k
TRIPOD+AI Expandedチェックリスト 有志翻訳による日本語版 version.1.1
shuntaros
0
640
仮説検定とP値
shuntaros
8
11k
Target trial emulationの概要
shuntaros
2
4.1k
Win ratio その2
shuntaros
0
630
Win ratioとは何か?
shuntaros
0
3.3k
ICH E9 (R1) 臨床試験のための統計的原則〜中間事象に対するストラテジー
shuntaros
1
1.3k
「回帰分析から分かること」と「変数選択」
shuntaros
17
21k
対照群がない研究デザインで効果を推定する(時系列分断デザイン・自己対照研究デザイン)
shuntaros
5
5.8k
Other Decks in Science
See All in Science
人生を変えた一冊「独学大全」のはなし / Self-study ENCYCLOPEDIA: The Book Which Change My Life #独学大全 #EM推し本
expajp
0
200
[NLP2026 参加報告会] AI for Science まとめ / NLP2026
lychee1223
0
2k
JSAI2026企画セッションKS-14 インタビュー集『⼈⼯知能と哲学と四つの問い』が提起する⼈⼯知能のこれからの課題 趣旨説明 / JSAI2026 Special Session: A Collection of Interviews, “Artificial Intelligence, Philosophy, and Four Questions”
ykiyota
0
420
機械学習 - 決定木からはじめる機械学習
trycycle
PRO
0
1.6k
機械学習 - DBSCAN
trycycle
PRO
0
2k
俺たちは本当に分かり合えるのか? ~ PdMとスクラムチームの “ずれ” を科学する
bonotake
3
2.7k
Utiliser Bitcoin sans Internet
rlifchitz
0
340
Inside the Mind of an LLM
baggiponte
0
230
大黒市で発生した大規模インシデント の ポストモーテムから読み解く、 記憶媒体消去の大切さ
shucho0103
0
250
やるべきときにMLをやる AIエージェント開発
fufufukakaka
2
1.5k
データベース08: 実体関連モデルとは?
trycycle
PRO
0
1.6k
機械学習 - SVM
trycycle
PRO
2
1.2k
Featured
See All Featured
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
304
22k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
1.3k
Jamie Indigo - Trashchat’s Guide to Black Boxes: Technical SEO Tactics for LLMs
techseoconnect
PRO
0
630
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
698
190k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
39
3.4k
We Are The Robots
honzajavorek
0
310
Ten Tips & Tricks for a 🌱 transition
stuffmc
0
180
How to optimise 3,500 product descriptions for ecommerce in one day using ChatGPT
katarinadahlin
PRO
2
3.8k
Building the Perfect Custom Keyboard
takai
2
850
Test your architecture with Archunit
thirion
2
2.4k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
21
1.6k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
52
3.8k
Transcript
1 ࣬පͱཁҼͱͷؔ࿈ $IVOUBSP !4IVOUBSPPP Ӹֶɾ౷ܭηϛφʔ w ϦεΫࠩ w ϦεΫൺ w
Φοζൺ w ൃੜൺ
͓͞Β͍ 2
ूஂதͷ࣬පൃੜͭͷࢦඪʢʣ 3 ࣬පͷൃੜجຊతʹͭͷࢦඪͰଌఆ͢Δ ൃੜׂ߹ʢ*1*ODJEFODFQSPQPSUJPOʣ ൃੜΦοζʢ0EET*ODJEFODF0EETʣ ൃੜʢ*3*ODJEFODFSBUFʣ
༗පʢ1SFWBMFODFʣ
ूஂதͷ࣬පൃੜͭͷࢦඪʢʣ 4 "͞Μ #͞Μ $͞Μ %͞Μ &͞Μ '͞Μ 0 1
2 3 4 5 Year ٤Ԏ ഏ͕Μͷൃੜ $2 ഏ͕Μͷൃੜ ࣄނࢮˠڝ߹ϦεΫ Ҿӽ͠ˠ-PTTUPGPMMPXVQ ൃੜׂ߹ ൃੜΦοζ ൃੜ IP = 3/6 Odds = (3/6)/(1 − 3/6) IR = 3/(3 + 5 + 2 + 4 + 2 + 2)
ൺֱ͢Δ 5
ԿΛൺֱ͢Δ͔ 6 ݚڀରूஂ മ࿐ʢհೖʣ͋Γ മ࿐ʢհೖʣͳ͠ˠඇമ࿐ w ͋Δݚڀରूஂʹ͓͚Δɼ മ࿐ɾඇമ࿐܈͝ͱͷ࣬පൃੜΛൺֱ͢Δ w ಘΒΕͨɼؔ࿈ͷఔΛࣔ͢
࣬පൃੜ / / " " ൃੜ࣌ؒ 5 5
ࠩʢ%J⒎FSFODFʣͱൺʢ3BUJPʣ 7 ൃੜׂ߹ʢ*1*ODJEFODFQSPQPSUJPOʣ ൃੜΦοζʢ0EET*ODJEFODF0EETʣ ൃੜʢ*3*ODJEFODFSBUFʣ ൃੜׂ߹ Φοζ
ൃੜ ࠩ ʢ%J⒎FSFODFʣ ϦεΫࠩ 3JTLEJ⒎FSFODF 3% 3BUFEJ⒎FSFODF ൺ ʢ3BUJPʣ ϦεΫൺ 3JTLSBUJP 33 Φοζൺ 0EETSBUJP 03 ൺ 3BUFSBUJP 33 ·ͱΊͯ૬ରϦεΫʢ3FMBUJWFSJTLʣͱݴ͏͜ͱ͋Δ͕ɼ ਪ͞Εͳ͍
%J⒎FSFODFNFBTVSF 8 ݚڀରूஂ മ࿐ ඇമ࿐ ࣬පൃੜ / / " "
ൃੜ࣌ؒ 5 5 ϦεΫࠩʢ3JTLEJ⒎FSFODFʣ RD = A1 N1 − A0 N0 w ΠϕϯτൃੜϦεΫͷ ઈରతͳ૿Ճʢ·ͨݮগʣΛࣔ͢ࢦඪ w ҧ͍͕ແ͍ͱ͖ɼ3% ൃੜࠩʢ*ODJEFODFSBUFEJ⒎FSFODFʣ Rate difference = A1 T1 − A0 T0 w Πϕϯτൃੜͷ ઈରతͳ૿Ճʢ·ͨݮগʣΛࣔ͢ࢦඪ w ҧ͍͕ແ͍ͱ͖ɼ3BUFEJ⒎FSFODF
3BUJPNFBTVSFʢʣ 9 ݚڀରूஂ മ࿐ ඇമ࿐ / / " " 5
5 ϦεΫൺʢ3JTLSBUJPʣ RR = A1 /N1 A0 /N0 = R1 R0 w ΠϕϯτൃੜϦεΫ͕Կഒʢ·ͨԿ ͷ̍ʣͱͳ͔ͬͨΛࣔ͢૬ରతͳࢦඪ w ҧ͍͕ແ͍ͱ͖ɼ33 Φοζൺʢ0EETSBUJPʣ OR = R1 /(1 − R1 ) R0 /(1 − R0 ) w ΠϕϯτൃੜΦοζ͕Կഒʢ·ͨԿ ͷ̍ʣͱͳ͔ͬͨΛࣔ͢૬ରతͳࢦඪ w ҧ͍͕ແ͍ͱ͖ɼ03
3BUJPNFBTVSFʢʣ 10 ݚڀରूஂ മ࿐ ඇമ࿐ / / " " 5
5 ൃੜൺʢSBUFSBUJP *ODJEFODFSBUFSBUJPʣ Rate ratio = A1 /T1 A0 /T0 w Πϕϯτൃੜ͕Կഒʢ·ͨԿͷ ̍ʣͱͳ͔ͬͨΛࣔ͢૬ରతͳࢦඪ w ҧ͍͕ແ͍ͱ͖ɼ3BUFSBUJP
ྫɿ3JTLSBUJP 33 11 Male Female With CHD 40 20 Without
CHD 60 80 Total 100 100 40 100 = 0.4 உੑʹ͓͚Δ$)%ͷϦεΫ 20 100 = 0.2 Կഒʁ ϦεΫൺʢ3JTL3BUJPʣ ঁੑʹର͢Δஉੑͷ$)%ͷϦεΫൺ 0.4 0.2 = 2 ϦεΫൺղऍ͍͢͠ ੑผ ףಈ຺৺࣬ױʢ$)%ʣ $2 ঁੑʹ͓͚Δ$)%ͷϦεΫ
ྫɿ0EETSBUJP 03 12 Male Female With CHD 40 20 Without
CHD 60 80 Total 100 100 40/100 60/100 = 40 60 = 0.67 20/100 80/100 = 20 80 = 0.25 Կഒʁ 0.67 0.25 = 2.7 Φοζൺղऍͮ͠Β͍ ੑผ ףಈ຺৺࣬ױʢ$)%ʣ $2 உੑʹ͓͚Δ$)%ͷΦοζ Φοζൺʢ0EET3BUJPʣ ঁੑʹର͢Δஉੑͷ$)%ͷΦοζൺ ঁੑʹ͓͚Δ$)%ͷΦοζ
ϦεΫൺͱΦοζൺ 13 • Φοζൺղऍͮ͠Β͍ • ؔ࿈ͷํੑϦεΫൺͱಉ͡ • رগ࣬ױͰ͋ΔͳΒɼΦοζൺϦεΫൺʹۙࣅͰ͖Δ Male Female
With CHD 20 40 Without CHD 80 60 Male Female With CHD 50 50 Without CHD 50 50 Male Female With CHD 40 20 Without CHD 60 80 33 03 33 03 33 03 33 03
5BLF)PNFNFTTBHF 14 w ؔ࿈ͷࢦඪʹɼओʹϦεΫࠩɼϦεΫൺɼΦοζൺɼ͓Αͼൃ ੜൺ͕͋Δ w ϦεΫൺͱΦοζൺࣅ͍ͯΔ͚ΕͲҧ͏
ࢀߟจݙ 3PUINBO ,+ (SFFOMBOE 4 -BTI 5- .PEFSOFQJEFNJPMPHZ
7PM 1IJMBEFMQIJB8PMUFST,MVXFS)FBMUI-JQQJODPUU8JMMJBNT8JMLJOT w Ӹֶʹ͍ͭͯ·ͱ·͍ͬͯΔɽҼՌਪʹॏ৺Λஔ͘ςΩετɽղɽ 3PUINBO ,+ ϩεϚϯͷӸֶՊֶతࢥߟͷ༠ࣰ͍ݪग़൛ࣾ w ΑΓ؆୯ͳ༰ +PIO .- "EJDUJPOBSZPGFQJEFNJPMPHZ0YGPSE6OJWFSTJUZ1SFTT w ࣙॻ͔ͩΒͦ͜ɼͱͯಡΈ͍͢ӳޠͰӸֶ༻ޠΛઆ໌͍ͯ͠Δ ୮ޙढ़࿕ দҪໜ೭ ৽൛ҩֶ౷ܭֶϋϯυϒοΫேॻళ ୮ޙढ़࿕ খఃଇ ҩֶ౷ܭֶͷࣄయேॻళ 15
16 $IVOUBSPͷ౷ܭɾӸֶνϟϯωϧ IUUQTXXXZPVUVCFDPNDIBOOFM 6$L8+QMZ4JLF4E.5M$G$L,+2