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。

質問者は肝臓病の研究者です。さて、2人の後輩が統計に関して大げんかしています。肝細胞癌は血小板数が低いと発症率が上昇することを先輩は知っており、10年以上前からEXCEL統計で自施設のデータを積み重ねてきました。一方後輩はRで先輩と同じデータを解析し、2群の比較で肝細胞癌発症群は有意に血小板数が低い事は確認しました。しかし、後輩が肝細胞癌発症のリスク因子を解析したところ血小板数は有意な因子ではなくなりました。先輩は背景がなんであろうと血小板数は有意な肝細胞癌発症に関与する因子なので、後輩の解析は間違っていると言います。第三者的には、肝細胞癌発症群(1)を血小板数低値群にしていないせいではないかと思うのですが、上手く説明できません。後輩はカットオフ値の設定の問題だと言うのですが、本質的ではない気がします。どうすればこの二人のけんかを仲裁できるでしょうか？

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。

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。

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。

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。

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。

学問としての因果推論と統計学は、全く別の学問ですか？

いつも非常に有益な情報発信ありがとうございます。 過去に発信いただいた内容から、多重補完後のGEEはおそらく手組みでされているんだと推察します。 そこで質問なのですが、モデルから得られた確率の予測値をプロットしたいような場合、信頼区間の推定に困っていたのですが、Bootstrap を用いた信頼区間の推定を行っても良いでしょうか？ もし他に良い方法がそれもお伺いしたいです。 お忙しいところ恐れ入りますが、よろしくお願いいたします。

いつも大変勉強させていただいております。 観察研究で非劣性を示す目的の研究をほぼみたことがないのですが、何か理由はあるのでしょうか？

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。

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。

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？