| 研究課題/領域番号 |
16K16014
|
|---|
| 研究機関 | 千葉大学 |
|---|
研究代表者 |
長島 健悟 千葉大学, 大学院医学研究院, 特任助教 (20510712)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| キーワード | 生存時間解析 / 情報量基準 / サンプルサイズ設計 |
|---|
| 研究実績の概要 |
当該年度では、レアイベントデータにおけるCox回帰モデルのモデル選択基準の開発としてBayesian Information Criterion（BIC）に関する研究を実施し学術論文誌への投稿を行った。予備的な研究で得られた結果を拡張することで、既存の方法の理論的な問題点を示し、サンプルサイズが無限大のもとでモデル選択の一致性がある情報量基準が構成できる事を示した。既存のBIC型の情報量基準には、パラメータ数が多いほど大きい負の値を持つ項が含まれる事を示し、モデル選択の基準としては適切でない事を示した。この結果を受け、このような不適切な項を持たない妥当な情報量基準を構成した。シミュレーションの結果では、提案した情報量基準はイベント数に依存して真のモデルの選択確率が上昇することが分かり、サンプルサイズだけ大きくとも必ずしも真のモデルを高い確率で選択できない事を示すこともできた。本研究成果をまとめた学術論文を投稿し、現在は改訂後の再査読中である。
また、生存時間をエンドポイントとしたシングルアームデザインのサンプルサイズ設計について検討を進めた。サンプルサイズ設計の方法を複数検討し、これらを実際に適用する際に問題が起こりうる様な状況を特定する事ができた。こちらについては、現在論文原稿の作成を進めており、次年度中に論文を投稿する予定である。
これらはいずれも研究計画で目標として挙げた研究であり、有意義な結果が得られていると考えている。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
初年度には仮説検定と信頼区間についての研究を進める予定であったが、検討の途中でBICに関する結果が先に得られたため、BICの研究を進めることを優先した。仮説検定と信頼区間についての研究は次年度以降に進める予定である。
現状では、BICに関する研究を実施し学術論文誌への投稿が完了している、また、サンプルサイズ設計に関しても検討を進める事ができたため、おおむね順調に進展していると考えている。
|
| 今後の研究の推進方策 |
今後はサンプルサイズ設計に関する研究成果をまとめ、学術論文を投稿する予定である。また、仮説検定と信頼区間、さらなる他の情報量基準への拡張、層別Cox回帰モデルの場合への拡張等について研究を進めてゆく予定である。
|
