臨床研究論文に出てくる統計学的手法

 

割合 率 比

回帰分析

t検定

Mann-Whitney

プロペンシティスコア

操作変数法

例：健康と喫煙の相関は、他の変数が健康と喫煙の両方に影響を与えた、もしくは健康状態が喫煙に影響を与えたと考えることもできるので、喫煙が健康を悪化させる原因であるということは意味しない。タバコ製品についての税率は喫煙に与える効果のみを通して健康に影響を与えると仮定する（操作変数＝タバコ製品の税率）。もしタバコ税と健康状態が相関していれば、それは喫煙が健康状態の変化の原因であるという証拠と見なせる。（参考：ウィキペディア）

差の差分析

不連続回帰デザイン（Regression discontinuity; RD)

  1. Bayesian regression discontinuity designs: incorporating clinical knowledge in the causal analysis of primary care data. Stat Med. 2015 Jul 10; 34(15): 2334–2352https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/sim.6486. The regression discontinuity (RD) design is a quasi‐experimental design that estimates the causal effects of a treatment by exploiting naturally occurring treatment rules. It can be applied in any context where a particular treatment or intervention is administered according to a pre‐specified rule linked to a continuous variable.
  2. Cho et al., Analysis of regression discontinuity designs using censored data    arXiv:1908.03646v1 [stat.ME] 9 Aug 2019

Sharp RDとFuzzy RD

  1. Regression Discontinuity Designs Matias D. Cattaneo† Rocıo Titiunik February 24, 2022 RD designs where the treatment assigned and the treatment received coincide for all units are referred to as sharp. Sharp RD designs can be used in settings where compliance with treatment is perfect (every unit assigned to treatment receives the treatment and no unit assigned to control receives the treatment), or in cases where compliance with treatment is imperfect (some units assigned to treatment remain untreated and/or vice versa) but the researcher is only interested on the intention-to-treat effect of offering treatment.
  2. Technical Methods Report: Statistical Power for Regression Discontinuity Designs in Education Evaluations. August 2008 Peter Z. Schochet Mathematica Policy Research, Inc. sharp RD designs (where all units comply with their treatment assignments) and fuzzy RD designs (which allow for noncompliers).

生存時間分析

参考図書

  1. 安井翔太『効果検証入門　正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎』2020年1月31日技術評論社　1 章 セレクションバイアスとRCT　2 章 介入効果を測るための回帰分析　3 章 傾向スコアを用いた分析　4 章 差分の差分法（DID）とCausalImpact　5 章 回帰不連続デザイン（RDD）
  2. 笹渕裕介『臨床論文のMethodsを読む　Method 臨床家が知っておきたいPICOと統計解析の基本のキ』2019/5/31 メディカルサイエンスインターナショナル

参考

  1. estimand (wikipedia)