多変量解析について【臨床研究リテラシー勉強会】

第15回 臨床研究リテラシー勉強会

 

本日は、15回目の臨床研究リテラシーの勉強会が開催されました。テーマは医員からニーズの高かった多変量解析! 線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、cox比例ハザードモデルと名前は聞いたことはあるけれども、理解ができていなかった分野です。

 

 

 まとめは以下の通りです。

   ・アウトカムが連続変数であるものは線形回帰、二値変数であるものはロジスティック回帰、生存時間であるものはCox比例ハザードを用いる          

・対応があるもの・反復データを使用するものは、混合効果モデル、一般化推定方程式を使用

・モデルに入れられる変数の数は、線形回帰は総症例数を15で割ったもの、ロジスティック回帰はアウトカムが発生数、非発生数の少ない症例数を10で割ったもの、Cox比例ハザードはアウトカム発生数を10で割ったもの

・変数の選択は、過去の報告や臨床的に重要なもの(議論がさまざまあるとのこと)

・変数に入れてはいけないものは、中間変数、共線性の強い変数

・線形回帰の前提としては、yとxの線形性、データが独立、残差の正規性

・結果の解釈は、線形回帰は回帰係数分だけアウトカムが変化する(例えば、x1という変数の回帰係数が+3.5のとき、x1が1上昇した際に3.5分だけのアウトカムが上昇する)。ロジスティック回帰ではオッズ比分だけアウトカムが変化する。ロジスティック回帰係数を自然対数変換したものがオッズ比となるので注意。

 

以上です!次回は解釈での注意事項について、です。

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