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
Shuntaro Sato
December 22, 2019
Science
1
490
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
Tweet
Share
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
3.7k
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
350
仮説検定とP値
shuntaros
8
11k
Target trial emulationの概要
shuntaros
2
3.7k
Win ratio その2
shuntaros
0
570
Win ratioとは何か?
shuntaros
0
3.1k
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
1.2k
「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
DMMにおけるABテスト検証設計の工夫
xc6da
1
1.6k
Vibecoding for Product Managers
ibknadedeji
0
140
【論文紹介】Is CLIP ideal? No. Can we fix it?Yes! 第65回 コンピュータビジョン勉強会@関東
shun6211
5
2.3k
baseballrによるMLBデータの抽出と階層ベイズモデルによる打率の推定 / TokyoR118
dropout009
2
860
データベース15: ビッグデータ時代のデータベース
trycycle
PRO
0
460
データマイニング - コミュニティ発見
trycycle
PRO
0
220
Navigating Weather and Climate Data
rabernat
0
130
安心・効率的な医療現場の実現へ ~オンプレAI & ノーコードワークフローで進める業務改革~
siyoo
0
480
白金鉱業Vol.21【初学者向け発表枠】身近な例から学ぶ数理最適化の基礎 / Learning the Basics of Mathematical Optimization Through Everyday Examples
brainpadpr
1
660
先端因果推論特別研究チームの研究構想と 人間とAIが協働する自律因果探索の展望
sshimizu2006
3
800
AkarengaLT vol.41
hashimoto_kei
1
110
A Guide to Academic Writing Using Generative AI - A Workshop
ks91
PRO
0
230
Featured
See All Featured
Code Review Best Practice
trishagee
74
20k
My Coaching Mixtape
mlcsv
0
65
Un-Boring Meetings
codingconduct
0
220
A brief & incomplete history of UX Design for the World Wide Web: 1989–2019
jct
1
320
SEOcharity - Dark patterns in SEO and UX: How to avoid them and build a more ethical web
sarafernandez
0
140
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
21
1.4k
Unsuck your backbone
ammeep
672
58k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
348
40k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
128
55k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
1.8k
Dominate Local Search Results - an insider guide to GBP, reviews, and Local SEO
greggifford
PRO
0
96
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
269
14k
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