質問者さん
線形混合モデルにおけ例数設計について質問させてください。いくつかの論文を読んでいると、線形混合モデルが主解析である論文において、2変量の平均値の差(いわゆるt検定)で例数設計がされている論文と、線形混合モデルを考慮した例数設計(クラス数やクラス中の人数など)がされている論文がを見かけました。後者の方がおそらく正確なのだろうと思いつつ、例数設計が複雑になってしまうようにも思います。前者の方法は、非常にシンプルですが、例数設計の方法として妥当なのでしょうか？ご教示をいただけますと幸いです。
07月08日
Sato Shuntaro｜佐藤俊太朗さん
ありがとうございます．線形混合効果モデルを考慮した例数設計は，指定する変数や構造の仮定がt検定ベースより多いです．そこまでの情報がなかったり，仮定をおく自信がないため，わたしはt検定ベースのサンプルサイズ設計をしています．NEJMクラスのジャーナルでも許容されていますし，妥当だと認識してます．
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Sato Shuntaro｜佐藤俊太朗
生物統計学／疫学の方法論／長崎大学／ 医学系研究のデザインや統計のコンサルが得意です。 共同研究等やお仕事依頼はDMください。 現代疫学（監訳、学術図書出版社）。コメントは個人の見解で組織を代表するものではないです。 質問箱：https://querie.me/user/Shuntarooo31
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Sato Shuntaro｜佐藤俊太朗さんが
回答したTips質問
06月23日
いつもツイート拝見しております。先日の生存時間解析の講義も非常に面白かったです。当方、claim database を用いた臨床研究を行っており、研究のレベルを
一段上げたく、Target trial emulationの実装を試みており、Rでの実装を教えていただきたいです。Control群が「治療なし」の場合を考え、cloning、weighting、censoring を行おうと考えています。
請求データベースを用いて、入院から二日以内に治療を受けた患者をtreatment群に、受けなかった患者をcontrol群にassignし、入院から30日までフォローすると仮定します。アウトカムを死亡とし、hazard ratioとrisk differenceを推定したいです。この場合、一人一日一行でデータセットを作った方が良いのでしょうか？例えば1000人のコホートであれば1000人x30日xクローンで最大6万行のデータセットになりますでしょうか？その上でday1に治療を受ける確率、打ち切りになる確率、day2に治療を受ける確率、打ち切りになる確率、day3以降に打ち切りになる確率を30日分全て求めて日毎にアウトカムを発生する割合を比較するという形になりますか？またその場合、アウトカムの推定モデルはどういった物になりますでしょうか？単純なcoxph を用いて良いような形のデータには思えず、、。実際的なデータハンドリングのステップとhazard ratio及びrisk differenceを推定するための考え方、コードを教えていただけますと幸いです。
宜しくお願いいたします。
10月14日
いつも勉強させていただいております。この度、学振に内定致しました。先生のご助言を参考にさせていただいた論文が、申請書締切りギリギリで通り、その業績をもって内定したので、先生には心より感謝しております。
先日も勉強会に参加させていただきました。因果推論が合わさった医学統計の授業は初めてでしたので大変勉強になりました。今後ともどうぞよろしくお願い致します。
¥2,000
10月01日
いつも素晴らしいご発信ありがとうございます。ランダム化の具体的な方法を教えて頂きたくご質問しました。仮の話として,私が現在取り組んでいる研究(ClusterRCT)では1時点で、6のクラスターを2つと4つに層別化した上で層別ランダム化する段階にあります。多くの場合ランダム化はRedcapで行うことがある様子ですが、予算の関係でできればより少ない費用でランダム化を行いたいと考えています。何かランダム化行うアプリや他の具体的方法をご存知でしょうか？🙇♂️
何卒お教え頂けますと幸いです🙇♂️
Sato Shuntaro｜佐藤俊太朗さんが
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08月05日
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本当にありがとうございます。先生からのお言葉を胸に刻んでコツコツ頑張ります！
mMEDICI様主催のサマーセミナーも参加させていただきます。宜しくお願い致します。
¥1,000
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06月26日
いつも勉強させていただいております。以前に重回帰の変数の正規性と残差についてご質問致しました。この度、論文がAcceptされ、IF4.8の国際誌に掲載されました。先生にご教授いただき解析を進めることができたため、改めてお礼申し上げます。今後先生の益々のご活躍をお祈り申し上げます。
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06月24日
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非常に勉強になりました。誠にありがとうございます。研究費を獲得して、かつ佐藤先生に面白いと言って頂けるような研究を目指します。
Sato Shuntaro｜佐藤俊太朗さんが
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10月21日
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丁寧にご回答いただき誠にありがとうございます。
追加での質問で大変恐縮ですが、「アウトカムへの影響を除いた関連」という点についてもう少し教えていただきたいです。共変量として調整すると、環境因子Aへの共変量の影響?とアウトカムへの共変量の影響?の両方を調整した上での、環境因子Aとアウトカムとの関連を見ているという理解で良いでしょうか？
また、関連の探索をする際に、環境因子を複数（A, B, C）1つの重回帰モデルに投入するのは不適切でしょうか？
もし可能であれば、この辺りの考え方（因果推論においてのみ交絡という考え方が生じるという点についても）について、参考にできる文献などあればご教授いただければ幸いです。
10月16日
Dagittyを使ってDAGを描いて調整変数を選択するのはあまり良くないプラクティスなんでしょうか？
10月14日
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ご回答いただき誠にありがとうございます。
交互作用項についても、基本はドメイン知識に基づいて、という考え方でよろしいでしょうか･･･？
Sato Shuntaro｜佐藤俊太朗さんの
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2023年01月02日
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いつもツイート拝見させていただいております。基礎からしっかりトレーニングするために久留米大学のバイオ統計学群への進学を考えているのですが、先生はここの研究室にどのような印象をお持ちですか？よろしければお伺いしたいです。
2023年03月15日
いつも勉強させていただきありがとうございます。
Interrupted time series designを用いて、例えば男女のような群間で、曝露前の傾向と比較した曝露後の傾向の変化の群間比較や、曝露直後のレベルの変化の群間比較を行うことは可能でしょうか。
もし比較可能な場合、参考となるご存知の文献がありましたら教えていただけないでしょうか。
2023年05月30日
多重代入法で欠損処理をするタイミングは、除外基準でexcludeする前の参加者全てに対してか、それともexcludeした後の解析対象か、どちらでしょうか？