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薬剤などの治療法開発のためのランダム化臨床試験では、対象者は新規治療か既存治療にランダムに割付けられ、結果が比較される。既存試験において得られたデータ（ヒストリカルデータ）を新規試験データと直接的に併合して用いることは、現状では積極的に行われていない。本研究では、動的利用を伴うベイズ流の手法のうち、階層モデルに着目し、ヒストリカルデータなどの事前情報に基づいて構成した興味のある統計量の事前分布について、事前平均を誤特定してしまった場合のバイアスの解析的な評価を行い、動的利用がなぜうまくいくかについて考察した。また、データに基づいてそのバイアスの補正やバイアスの最大値の制御を行う方法を提案した。
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