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2群比較の統計処理ですが、血液検査など、いくつもの項目にわたって比較を行う場...

mumblingoutさん

2009/12/1101:39:20

2群比較の統計処理ですが、血液検査など、いくつもの項目にわたって比較を行う場合、多重検定として扱う必要がありますか?

現役の医師です。統計は独学でやっていますので怪しいところが多々あります。
教えていただきたいのは、メインの結果(治療効果や副作用の有無など)に対する統計ではなく、demographic dataとか、lab dataとして通常表にしてあらわされる、年齢、性別、身長、体重、腎機能、肝機能などの比較です。2群比較の論文を書くときに、「これらの群は同等である」ということを示すために、検定を行い、有意差なしと示すことはよくあると思います。今回扱っているデータでは明らかに差があるのですが(この時点で少々問題はあります)、どのような検定方法をとればよいのでしょうか。

これまではデータの内容、分布に応じてそれぞれt検定やMann-Whitney検定、カイ2乗検定を使ってやっていたのですが、あまりにも多くの項目にわたって検定を行う場合、多重検定のリスクを考える必要がありますか?
すべてで有意差がでなければ、検定の目的上問題はないと思うのですが、有意差が出た場合には、多重検定をしたための第1種過誤の可能性はどのように考えればよいでしょうか。
また、それらを補正するためにどのような方法をとればよいでしょうか。それぞれの項目によってデータの質が異なりますが、Bonferroniの補正を使用してもよいものでしょうか。

(実際には今回のデータは2群ではなく、4群あり、各項目についてone-way ANOVA + Dunnett検定で対応しております。ただ、あまりにも煩雑になるので、症例をまとめて2群にしてしまおうかと考えております。)

データ(表)は以下のような感じです。実際にはさらに多くの項目を記載、検定したいと思っております。

----- (control group) , (study group)
n (44) , (32)
Age(years) (44 ± 17) , (62 ± 11)
Sex(M:F) (31:13) , (21:11)
Hight(cm) (175.4 ± 9.6) , (169.9 ± 8.0)
weight(kg) (90.6 ± 22.0) , (101.1 ± 29.6)
ASA class(I/II/III) (21/17/6) , (0/9/23)
BUN (14 ± 6) , (46 ± 33)
Cr (0.9 ± 0.2) , (3.5 ± 1.9)

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mnmntyughさん

2009/12/1723:19:46

はいですの。
看護師ですの。お答えしますの。

ケース・コントロール研究のデザインをとられているですのね。

その際、基本的な臨床属性である年齢や性、身長、体重といったデータをとるのはOKですの。
でも、これらの項目は層化するために使う場合が主ですの。

でも、うまく症例群と対照群の基本属性が一致する場合はなかなかないと思われるですの。サンプルサイズあつめるのだけでも大変だし。

たとえば、肝臓癌の発症の有無に関してケースとコントロールを比較する場合、

発症有りv.s発症なし

の2群で、

BUNに関して、2群の比較(正規分布するならt検定、しないならMann-Whitney検定)
Crに関して、同様・・・

あ、性や年齢もできるですの。

性は男性・女性あるからカイ2乗検定ですのね。

・・・・・・(ここまでは単変量解析を複数回やるんですの。多重比較なんかじゃなく)

さらに、検定に使った項目(BUNなど)で有意差があったものは、次に多変量解析をやるんですの。

発症の有無に主眼をおくなら、

ある・なしの2値性を示すロジスティック回帰分析の式に、単変量解析でやった項目の有意差ありを変数(独立変数)として使って、オッズ比という形で結果を出すんですの。

理論はかなり難しいのでコンピュータまかせでいいのですの。

第1種過誤ってαエラーつまりP値なんで、どんな検定やっても有意確率Pは結果にきちんと具体的な数値を示すのですの。オッズ比の場合は95%信頼区間をですの。

もちろんn数も。

おだいじにですの。

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