| 研究課題/領域番号 |
19K11849
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
丸尾 和司 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (10777999)
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| 研究分担者 |
石井 亮太 筑波大学, 医学医療系, 助教 (40835633)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | モデル誤特定 / ロバストネス / 歪んだデータ / 欠測 |
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| 研究成果の概要 |
経時的にアウトカムが測定されるランダム化比較試験のデータ解析において，統計モデルを誤特定する影響の調査及び，誤特定の影響を受けづらいロバストなモデルの開発を行った．具体的には，①アウトカムの分布形状が歪んでいる場合によくあてはまるモデルのプログラムパッケージ開発，②治療効果の精度を推定する際において，モデル誤特定を許容したロバスト分散の，欠測データ下におけるロバストネスを評価した．これらの研究成果は査読付きの国際紙に発表された．
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| 自由記述の分野 |
医学統計学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
概要における①歪んだ経時データの解析方法のプログラムパッケージの開発について，この方法は当該の状況において新規治療の治療効果の検出力を高めることが示されており，有用な治療のより効率的な開発に寄与することが期待される．②ロバスト分散の有限欠測データにおけるロバストネスの評価について，ある程度どのような状況でも用いることができる分散推定量は解析者にとって非常に便利であり，この性質を明らかにしたことは統計ユーザーにとって有用であると考えられる．
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