Stata15 医療統計セミナー

医療分野では様々な統計分析が行われております。今回は比例ハザードモデルの推定を行うために必要になるいくつかの統計的基礎知識とStataの操作方法を学びます。

1.Kaplan-Meier推定による生存分析
2.ロジットモデルと限界効果
3.ROC分析
4.多重ロジスティック回帰
5.Coxの比例ハザードモデル
6.競合リスクモデル
講習内容
1.Kaplan-Meier生存分析
Kaplan-Meier分析の基本的な考え方と操作方法を学びます。Kaplan-Meier分析ではイベントの発生する時間情報を使って、生存曲線を描き、異なるグループ間の生存曲線について、その差異を検定によって調べます。
■StataでKaplan-Meier推定を実行するための準備
■2つの生存曲線の比較(ログランク検定)

2.ロジットモデルと限界効果
被説明変数が0と1をとるロジットモデルの基礎を学びます。ロジットモデルの「良さ」を判断する一つの方法として適合度検定がありますが、その問題点について考えます。
■ロジットモデルの推定結果の見方
■適合度検定
■重回帰モデルとロジットモデルの限界効果

3.ROC分析
適合度検定の問題点に対応するための手段としてROC分析を利用します。ROC分析の結果として得られるAUCを比較する事により、優れたモデルを選択します。
■ロジットモデルに対するROC分析
■離散的な値をとるモダリティの診断能を評価するためのROC分析

4.多重ロジスティック回帰
項目の2番で学習したロジットモデルの内容を踏まえて、ロジスティック回帰の基本的な考え方と操作方法を学びます。ロジットモデルはあるイベント発生の確率を求めますが、ロジスティック回帰ではオッズ比を求めます。しかし、実はロジスティックモデルはロジットモデルを変形したものに過ぎません。
■オッズ比とはなにか?
■ロジスティック回帰によるリスクファクタの探索

5.Coxの比例ハザードモデル
Kaplan-Meier分析ではイベントの発生または打ち切りの時間情報だけを使って生存曲線を描きました。比例ハザードモデルは時間以外にイベントの発生に影響する共変量を利用します。項目1-4で学んだ基礎知識を使って、比例ハザードモデルの考え方を学び、Stataで分析を行います。

■比例ハザード分析の結果の見方
■比例ハザード性の検定

6.競合リスクモデル
複数の疾患を有する患者がどれか一つの疾患で、死亡(イベント発生)するような状況では競合リスクモデルを利用します。

■競合リスクモデルの定式化
■競合リスクモデルの推定

※ 最小開催人員は1名です。
※ セミナーは終了後(17:00)は質疑応答の時間となります。お気軽にご質問ください。
 
参加費用(税込)
48,600円
会場
株式会社ライトストーン セミナールーム
都営新宿線岩本町駅 徒歩5分/JR馬喰町駅 徒歩5分/JR浅草橋駅、JR秋葉原駅 徒歩7分   地図
開催日時空席状況申込
2019年7月19日(金) 10:00-17:00 受付中