Clopper-Pearsonの信頼区間とは?Rでの計算方法も!

Clopper-Pearsonの信頼区間のブログ記事

この記事では「Clopper-Pearsonの信頼区間とは?Rでの計算方法も!」としてお届けします。

  • Clopper-Pearsonの信頼区間とは?
  • Clopper-Pearsonの信頼区間を使った論文例
  • Clopper-Pearsonの信頼区間のRでの計算方法

といった内容を理解できるようになっていますので、ぜひ最後までご覧くださいませ!

 

>>もう統計で悩むのは終わりにしませんか? 

↑期間・数量限定で無料プレゼント中!

目次

Clopper-Pearsonの信頼区間とは?

Clopper-Pearsonの信頼区間は、2値のカテゴリカルデータの割合に関して95%信頼区間を算出したい、というときに選択肢として入ってくる信頼区間です。

通常この場合には、Waldの信頼区間が統計ソフトでもデフォルトであることが多い。

ですが、Waldの信頼区間は正規分布に近似した手法であるため、サンプルサイズが大きい場合に有用な信頼区間の算出方法です。

一方で、少数の標本の場合には正規近似の精度が落ちてしまうので、Waldの信頼区間では適切ではないことも。

その時に出てくるのがClopper-Pearsonの信頼区間なんです。

 

Clopper-Pearsonの信頼区間は正規近似を必要としない信頼区間

Clopper-Pearsonの信頼区間は、正規近似を必要とせず、二項分布とF分布の関係性を使った方法です。(詳しい数式はスキップします)

正規近似よりも正確な信頼区間となることが特徴であり、小標本(サンプルサイズが小さい状況)でも使える信頼区間なんです。

そのため、Waldの信頼区間の弱点を見事に補完している信頼区間とも言えますね。

 

Clopper-Pearsonの信頼区間を使った論文例

もしかしたら、Clopper-Pearsonの信頼区間というものを初めて目にした方もいるんじゃないかと思います。

そのため、「本当に論文とかで使われてるの…?」と疑問に思うはず。

実は、ちゃんと論文でも使われている信頼区間なのです。

 

例えば、こちらの論文。(https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2103695

 

Methodではこのように記載されています。

(引用:Sotorasib for Lung Cancers with KRAS p.G12C Mutation N Engl J Med 2021;384:2371-81. DOI: 10.1056/NEJMoa2103695)

 

Responseに対するパーセント(まさに2値のカテゴリカルデータの割合)に対する95%信頼区間にClopper-Pearsonの信頼区間を使った、と書かれてあります。

 

Clopper-Pearsonの信頼区間は、小標本(サンプルサイズが小さい状況)でも使える信頼区間とのことですが、この論文ではサンプルサイズがどれぐらいだったのか気になりますよね。

研究全体での症例数は126例ですが、バイオマーカーごとのサブグループ解析をすると、9例〜86例のサブグループになるような解析を実施しています。

9例のサブグループに対してClopper-Pearsonの95%信頼区間を算出するため、まさに小標本に対する95%信頼区間ですね。

 

>>もう統計で悩むのは終わりにしませんか? 

↑1万人以上の医療従事者が購読中

Clopper-Pearsonの信頼区間のRでの計算方法

最後に、RでClopper-Pearsonの信頼区間を計算する方法をお伝えします。

RでClopper-Pearsonの信頼区間を計算するためには、PropCIsというパッケージををインストールする必要があります。

そのため、PropCIsを先にインストールしておいてください。

実は、このPropCIsをインストールしておけば、プログラム自体は簡単なんです。

 

例として、21例中、7例にレスポンスがあった場合のClopper-Pearsonの信頼区間を算出してみます。

この場合、下記の2行のプログラムを実施することでClopper-Pearsonの信頼区間を計算することが可能です。

library(PropCIs)
exactci(7, 21, conf.level=0.95)

 

そうすると、下記の結果が算出されます。

つまり、95%信頼区間は0.1458769〜0.5696755という計算結果になりました。

 

まとめ

いかがでしたか?

この記事では「Clopper Pearsonの信頼区間とは?Rでの計算方法も!」としてお届けしました。

  • Clopper-Pearsonの信頼区間とは?
  • Clopper-Pearsonの信頼区間を使った論文例
  • Clopper-Pearsonの信頼区間のRでの計算方法

といった内容を理解していただけたのなら幸いです!

 

こちらの内容は、動画でもお伝えしておりますので、ぜひ併せてご覧くださいませ。

よかったらシェアしてね!
  • URLをコピーしました!
  • URLをコピーしました!

リサーチクエスチョン探し?データ分析?論文投稿?、、、で、もう悩まない!

第1章臨床研究ではなぜ統計が必要なのか?計画することの重要性
  • 推定ってどんなことをしているの?
  • 臨床研究を計画するってどういうこと?
  • どうにかして標本平均を母平均に近づけられないか?
第2章:研究目的をどれだけ明確にできるのかが重要
  • データさえあれば解析でどうにかなる、という考え方は間違い
  • 何を明らかにしたいのか? という研究目的が重要
  • 研究目的は4種類に分けられる
  • 統計専門家に相談する上でも研究目的とPICOを明確化しておく
第3章:p値で結果が左右される時代は終わりました
  • アメリカ統計協会(ASA)のp値に関する声明で指摘されていること
  • そうは言っても、本当に有意差がなくてもいいの…?
  • なぜ統計専門家はp値を重要視していないのか
  • 有意差がない時に「有意な傾向があった」といってもいい?
  • 統計を放置してしまうと非常にまずい
第4章:多くの人が統計を苦手にする理由
  • 残念ながら、セミナー受講だけで統計は使えません。
  • インプットだけで統計が使えない理由
  • どうやったら統計の判断力が鍛えられるか?
  • 統計は手段なので正解がないため、最適解を判断する力が必要
第5章:統計を使えるようになるために今日から何をすれば良いか?
  • 論文を読んで統計が使えるようになるための5ステップ
第6章:統計を学ぶために重要な環境
  • 統計の3つの力をバランスよく構築する環境

以下のボタンをクリックして、画面に出てくる指示に従って、必要事項を記入してください。

コメント

コメントする

目次