| 研究課題/領域番号 |
18K11187
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
五所 正彦 筑波大学, 医学医療系, 教授 (70701019)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | データ欠測 / 混合効果モデル / 多重代入法 / 加速モデル / Bartlett補正 / ブートストラップ法 / シグナル検出 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，臨床試験やデータベース研究においてサンプルサイズが小さい，報告数が少ないといった小標本問題に対する統計手法の開発及びその実用化を行っている．2019年度は以下の課題に取り組んだ．
課題１）① 欠測値を伴う経時測定データ解析で汎用される mixed-effects model for repeated measures (MMRM) において，平均パラメータと分散パラメータの直交性が成り立たないときの標準誤差のバイアスに与える影響を明らかにし，その問題を回避するためのアルゴリズムを開発した．② 欠測を有する経時測定デーにおいて，治療群間で応答変数の分散が異なるときの解析法を提案した．具体的には，治療群間で異なる多重代入モデルを用いて欠測値を補完したデータセットを作成し，それに対して不等分散を仮定した統計モデルを当てはめるアプローチである．提案法を利用することで，サンプルサイズが小さく，治療群間で不均衡な場合であっても妥当な統計的推測が行えることを示した．①②の成果を学術論文として公表した．
課題２）生存時間解析で汎用される加速モデルに対して，小標本であっても頑健な仮説検定を提案した．具体的には，Bartlett 補正法およびノンパラメトリックブートストラップ法を適用した新たな検定法を開発した．数値実験を通じ，提案法は多くの状況で，第1種の過誤確率を名義の水準に保ち，その性能の高さを確認した．本成果は，学術会議で報告し，現在，論文投稿中である．
課題３）安全性情報データベースにおいて，報告数の少ない有害事象を早期に検出するためのシグナル検出法を開発し，その実用性を評価した．Bayes 流の方法を応用し，既存の検出法を改良した．数値実験により，改良法の感度は既存法よりも高いことを確認した．本成果は，学術会議で報告し，現在，論文投稿中である．
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| 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
当該領域の国際雑誌への研究論文の発表に成功しており，十分な成果を上げられていると評価している．
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の計画通り研究が進んでおり，ここまでに得られた成果を随時，報告できているため，研究計画の大きな修正は必要ないと考える．
当初の計画に沿って研究を進める．今後は，小標本臨床試験において，欠測値のある経時測定データの解析手法の開発及び性能評価を進める予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
印刷費用と旅費が予定額を下回った．
論文投稿や研究資料の費用として計上する．
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