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:効果と関連
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
Shuntaro Sato
December 30, 2019
Science
1.9k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
疫学・統計セミナー:効果と関連
今回は「効果」の定義をし,「関連」との違いを説明します.そして交絡の考え方を導入します.疫学を勉強をする上で,非常に重要なテーマです.
Shuntaro Sato
December 30, 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
690
仮説検定とP値
shuntaros
8
11k
Target trial emulationの概要
shuntaros
2
4.2k
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
5.9k
Other Decks in Science
See All in Science
機械学習 - K-means & 階層的クラスタリング
trycycle
PRO
0
2k
[TMLR 2026, Featured Certification] Double Bounded α-Divergence Optimization for Density Estimation
gkazunii
1
110
Cross-Media Technologies, Information Science and Human-Information Interaction
signer
PRO
3
32k
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
270
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
「遂行理論の未来」(松島斉教授最終講義記念セッションの発表資料)
shunyanoda
0
990
因果推論と機械学習
sshimizu2006
1
1.4k
Massey Ratings for Match Outcome Prediction in Table Tennis: Evidence of Greater Stability than the ITTF World Ranking
konakalab
0
140
How a camera trap data standard enabled an ecosystem of interoperable tools
peterdesmet
0
130
機械学習 - 授業概要
trycycle
PRO
0
610
ssmonline #51 ヤマサキ春のサメ祭り 2026 / ssmjp Yamasaki Spring JAWS Festival 2026
naospon
1
140
Physical AIを支えるWeights & Biases
olachinkei
1
580
Featured
See All Featured
SEO in 2025: How to Prepare for the Future of Search
ipullrank
3
3.8k
We Are The Robots
honzajavorek
0
340
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.8k
Chasing Engaging Ingredients in Design
codingconduct
0
300
From π to Pie charts
rasagy
0
360
It's Worth the Effort
3n
188
29k
Efficient Content Optimization with Google Search Console & Apps Script
katarinadahlin
PRO
1
840
Are puppies a ranking factor?
jonoalderson
2
3.9k
Designing Powerful Visuals for Engaging Learning
tmiket
1
530
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
2.2k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
53k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
66
8.6k
Transcript
1 ޮՌͱؔ࿈ $IVOUBSP !4IVOUBSPPP Ӹֶɾ౷ܭηϛφʔ ޮՌͱؔ࿈ ࣄ࣮ ަབྷ ަབྷҼࢠ
ޮՌͱؔ࿈ 2
ޮՌͷఆٛʢݸਓϨϕϧʣ 3 ݪҼ ༀΛҿΉ ݁Ռ ࣌ؒޙͷମԹ ˆ ˆ ˆ ࣄ࣮
ༀΛҿΉ ࣄ࣮ ༀΛҿ·ͳ͍ ಉҰରऀʹର͢ΔҟͳΔঢ়گʢമ࿐ɾॲஔɾհೖʣͰͷ݁Ռͷൺֱ ޮՌʢ&⒎FDUʣ ࣄ࣮ − ࣄ࣮ = 36.5 − 39.0 = − 2.5 w ҼՌޮՌʢ$BVTBM&⒎FDUʣͱ͍͏ w ݸମϨϕϧͰͷҼՌޮՌʢ$BVTBMF⒎FDUGPSBOJOEJWJEVBMʣͱ ͍͏
ޮՌͷఆٛʢूஂϨϕϧʣ 4 ݪҼ ༀΛҿΉ ݁Ռ ࣌ؒޙͷମԹ ˆ ฏۉɿˆ ࣄ࣮ ༀΛҿΉ
ࣄ࣮ ༀΛҿ·ͳ͍ ಉҰूஂʹର͢ΔҟͳΔঢ়گʢമ࿐ɾॲஔɾհೖʣͰͷ݁Ռͷൺֱ ޮՌʢ&⒎FDUʣ ࣄ࣮ − ࣄ࣮ = 36.5 − 39.0 = − 2.5 w ฏۉҼՌޮՌʢ"WFSBHFDBVTBMF⒎FDUʣͱ͍͏ w ӸֶͰݟ͍ͨͷίϨʂ ฏۉɿˆ
ޮՌͱؔ࿈ 5 ݚڀରूஂ മ࿐ ඇമ࿐ / / ޮՌ &⒎FDU ؔ࿈
"TTPDJBUJPO ͭͷूஂͷ ࣬පൃੜͷҧ͍ޮՌ ͭͷूஂͷ ࣬පൃੜͷҧ͍ؔ࿈
ަབྷʢ$POGPVOEJOHʣ 6 ޮՌ &⒎FDU ؔ࿈ "TTPDJBUJPO ͭͷूஂͷ ࣬පൃੜͷҧ͍ޮՌ ͭͷूஂͷ ࣬පൃੜͷҧ͍ؔ࿈
ؔ࿈ͱޮՌͷ͕ࠩަབྷʢ$POGPVOEJOHʣ ަབྷΛੜΈग़͢ཁҼΛަབྷҼࢠʢ$POGPVOEFSʣͱ͍͏
લޙൺֱࣄ࣮ͷସʹͳΒͳ͍ 7 w ͋Δूஂͷമ࿐ʢհೖʣલޙΛൺֱ͢Δ w ͭͷूஂͷ࣬පൃੜΛൺֱ͢Δ͔ΒɼޮՌʹͳΔʁ ͳΒͳ͍ɼؔ࿈Ͱ͋Δ !5PPUTJF3PMM͞Μͷ.PEFSO&QJEFNJPMPHZಡॻձࢿྉΛࢀߟ ൃੜ 5JNF
മ࿐ മ࿐ͳ͠ʁ മ࿐ޙ മ࿐͕ͳ͍߹ɼ ൃੜ͕มԽ͠ͳ͍ͱݶΒͳ͍ 1SF
5BLF)PNFNFTTBHF 8 w ޮՌͱؔ࿈ҧ͏ w ޮՌࣄ࣮Λ༻͍ͯఆٛ͢Δ w ޮՌͱؔ࿈ͱͷҧ͍͕ަབྷ w ަབྷΛੜΈग़͢ཁҼ͕ɼަབྷҼࢠͰ͋Δ
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 9
10 :PVUVCFSʹͳΓ·ͨ͠ $IVOUBSPͷ౷ܭɾӸֶνϟϯωϧ IUUQTXXXZPVUVCFDPNDIBOOFM 6$L8+QMZ4JLF4E.5M$G$L,+2