| 研究概要 |
本研究は，臨床研究・疫学研究における，近年の重要な統計的課題に対して，階層ベイズモデルを用いた生物統計手法の開発を行うことを目的としている．本年度は，(1) 個別化医療の実現のための生物統計・バイオインフォマティクス手法，(2) 疫学研究の2段階デザインの統計解析手法，(3) 不完全データの解析方法，(4) Comparative Effectiveness Researchesにおける統計理論，(5) バイアスの感度解析についての研究を行った．
(1) については，ゲノム解析などの高次元データの解析で利用されるFDR (false discovery rate)に基づく多重検定における，最強力検定に対応する検定方式として，ODP (optimal discovery procedure) についての研究を行った．特に，経験ベイズ法の枠組みのもとでの階層ベイズモデルに基づく方法論の研究を行った．また，同様の階層ベイズモデルを用いた最適な遺伝子ランキングの方法についての研究を行った．
(2) については，疫学研究・臨床研究における，効率的な研究デザインとして，実践でも広く利用されているケースコホート研究のもとでの統計解析において，2段階サンプリングの構造に基づくセミパラメトリックな方法論の研究を行った．
(3), (4) については，ベイズ流の枠組みのもとで，欠測データの統計解析におけるモデルの妥当性の評価方法やモデル選択の方法論についての研究，及び，ネットワークメタアナリシスにおける治療効果の推定方法・モデルの妥当性の評価方法についての研究を行った．(5) のバイアス解析では，同様に，観察研究でのバイアスの感度解析におけるベイズ流の方法論についての研究を行い，特に，確率的感度解析の計算アルゴリズムの改良についての研究を行った．
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