多変量解析の必要症例数は?

以前紹介したχ二乗検定とt検定の必要症例数(統計力検定って、どうやるの?)に引き続き、多変量解析の必要症例数を勉強してみました。

 

多変量解析の場合は、因子の数が重要なようです。因子とは、年齢、性別、罹病期間、etc...の、検討する変数の事です。

 

ロジステック回帰分析 因子数×10例

コックス比例ハザードモデル 因子数×10例

線形回帰モデル 因子数×15例

結論から言うと、アウトカムのどちらか1群の必要症例数は、上記になります。普通は2群間で比べるので、全体症例数は最低でも上記の2倍になります。

 

ロジステック回帰分析では、因子の数×10 例 が、目的とするアウトカムの少ない方の群に必要な数です。たとえば、発生率10%の骨折があったとして、骨折の危険因子を、年齢、性別、骨密度の3因子で調べようとすると、骨折群に3因子×10例=30例必要で、全体では300例が必要症例数になります。

 

例えば、骨密度と骨折の関連を調べる線形回帰モデルの場合、性別、年齢、筋量の3因子で補正を行う場合、 骨折群 3因子×15例= 45例、 非骨折群3因子×15例= 45例 合計90例が必要になります。

 

現実には検証可能な症例数は限られているので、あれもこれもと因子を増やそうとすると、不安定な統計モデルとなってしまします。そこで、先行論文や臨床経験等で重要な因子を選択し、最適なモデルを作ることが重要で、研究者のOriginality(ともすると、恣意性に陥りますが。)が発揮される点になります。

 

そうした目で見てみると、整形外科領域の論文では、いかに統計力の足りない多変量解析が多いことか、、、 IFが低い要因がわかる気がします。

もちろん僕のような統計初心者の関わる臨床研究はほとんどが「探索的研究」(反対語は「検証的研究」)であるため、必ずしも必要症例数を満たす必要はありません。その点をうまく読者、reviwerに伝えることが重要になります。

 

 

参考URL

必要症例数 多変量解析

http://www.igaku-shoin.co.jp/paperDetail.do?id=PA02933_08

http://www.kdcnet.ac.jp/hepatology/technique/statistics/multivar/multivar1.htm

探索的研究について。

http://med.kyushu-u.ac.jp/recnet_fukuoka/e-learning/method.html

自己紹介

飛田 哲朗 Tetsuro Hida

名古屋市

脊椎外科医の仕事の傍ら、サルコペニアの研究をしています。

 

 

好きなテレビ:

未来世紀ジパング

 

池上彰さんが出る回とか、最高ですね。テレ東経済番組の面白さは安定してます。

 

好きな映画:

アメリカのSF映画。遺伝子エリートと雑草魂の葛藤がたまりません。同じアンドリュー・ニコル監督の「In Time(タイム)」もいいですね。

 

息子の難病の治療法を開発してしまう銀行家の父の、実話を元にした物語。熱意と戦略がそろえば誰でも病気を治せる可能性があるんですね。

Follow-up of 89 asymptomatic patients with adrenoleukodystrophy treated with Lorenzo's oil

論文のラストオーサーが父親。

 

好きな飲み物:


最近は第3のビールの美味しさにおどろいています。

 

 

 

リンク

朝日新聞、 「筋肉少なく肥満、高齢者の1割 名大、北海道の323人分析」(平成26年6月3日夕刊)

八雲町での疫学調査を取り上げていただきました。

名古屋テレビ UP! 注目ニュース「サルコペニア肥満」

2013年8月2日に放送された内容です。僕の研究を取り上げていただきました。とてもわかりやすくまとまっています。

 

リハビリテーション栄養・サルコペニア(筋減弱症)

サルコペニアのエビデンスが集積しています。勉強になります。

 

整形外科 論文ナナメ読み (JBJSなどなど)

JBJSの要約がまめに更新されています。抄読会のネタ探しにぴったりです。

整形外科医のための英語ペラペラ道場

英語論文を書く際の道しるべです。