| 研究課題/領域番号 |
19K20227
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分60030:統計科学関連
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| 研究機関 | 東京理科大学 |
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研究代表者 |
安藤 宗司 東京理科大学, 工学部情報工学科, 助教 (40803226)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 統計的因果推論 / 変数選択法 / モデル選択 / スパース推定 / 因果推論 / 傾向スコア / 多変量解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ランダム化割付を行わない臨床研究では，比較群間の共変量の分布が異なるため，交絡の影響を取り除いて因果効果（治療効果）を推定する必要がある．交絡の調整方法として，近年，傾向スコア法が注目されている．本研究では，一般的な状況を想定し，傾向スコアモデルに含めるべき変数を再評価する．また，観察される変数の数が多い状況でも自動で変数選択し傾向スコア推定する方法を構築する．さらに，二重頑健推定法を用いることで，推定した傾向スコアが0または1付近に集中した場合でも治療効果を偏りなく推定できるように既存法を改良する．これらにより，治療効果をより精度高く推定することを可能にすることを目的とする．
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| 研究成果の概要 |
臨床研究において，因果効果を偏りなく推定するために，次の3つのデータ解析に関する方法を検討・開発した．課題（１）傾向スコアモデルに含めるべき変数の種類の重要度の検討，課題（２）傾向スコアの推定法の開発，課題（３）因果効果を偏りなく推定するための推定量の開発．課題（１）と（２）については，研究成果を学会にて発表をした．課題（３）については，研究成果を論文にまとめ，学術雑誌に投稿済み（査読対応中）である．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ランダムに処置の割り当てを行わない臨床研究では，因果効果を推定する際，交絡を調整する必要がある．交絡の調整法として，傾向スコア法がよく用いられている．交絡因子を特定できれば偏りなく因果効果を推定できるが，近年は，観測できる共変量の数が多くなり，交絡因子の特定がさらに難しくなっている．本研究では，観測されたデータから，交絡因子を特定することができる傾向スコアに対応した変数選択法と推定法を開発した．本研究の成果により，観測できる共変量の数が多い状況でも，偏りなく因果効果を推定できることになる．
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