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今年度は、昨年度行った誤特定を前提としたCox回帰の推測法の研究を進め、誤特定下でも解釈が可能となる推定量の構成とその理論的・数値的性質の解明を行った。研究成果を学会等で発表し、専門誌に投稿した。この研究は最近提案されたセミパラメトリック理論に基ずく共変量調整法に深く関連するものであるが、研究の過程で共変量による効率の改良の度合いを示す簡明な公式を得た。この量は推定可能であり、適応的に調整する共変量を選択しても第1種の過誤を増大させないことが示される。通常、無作為化臨床試験においては調整する共変量はデータに基づいて選択しないが、この方法により妥当性を損なうことなくデータ依存的に効率を改良することが可能となると考えられる。この方法の応用として、臨床試験の目標症例数を削減することが考えられ、今後検討すべきテーマである。この問題は当初意図したモデル選択の問題とは異なるものであるが、同様の問題意識によるものであり、本研究の中で実施した。
計画していたセミパラメトリックモデルに対する情報量規準の構成に関する研究については、プロファイル尤度に基づく情報量規準を構成するための鍵となる条件が明確となった。生存時間解析に現れる重要なモデルがその性質を満たすか否かが、プロファイル尤度による情報量規準が意義あるものとなるかという観点で重要となる。生存時間解析の代表的なモデルであるCox比例ハザードモデルならびに比例オッズモデルはその性質を満たすが、加法ハザードモデルについては明確でなく、何らかの理論の修正を検討する必要があることが分かった。
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