2026年– date –

「分析の結果、リスクが3倍になった」 こうした報告を耳にした際、注意が必要なケースがある。もしロジスティック回帰を用いてその数字を導き出したのであれば、実はリスクを過大評価している可能性があるからだ。 本記事では、医学論文やマーケティング分...

医療現場において、疾患の発症リスクや治療効果を予測する「臨床予測モデル」は、より精度の高い意思決定を支援する強力なツールである。しかし、モデルの予測性能を評価する際、従来の指標だけでは見落とされがちな「臨床的有用性」という側面がある。本...

統計解析において、欠測データは常に悩ましい問題である。特に、欠測がランダムではない（Missing Not At Random; MNAR）場合、多重代入（Multiple Imputation; MI）のような標準的な対処法を用いても、推定値にバイアスが生じる可能性がある。 本記事では...

臨床研究において「ある薬剤の副作用が発生するまでの時間（Time to event）」を評価する際、避けて通れないのが競合リスク（Competing Risks）の問題である。副作用が出る前に、別の副作用で治療が中止されたり、他病死したりするケースがこれに該当する...

臨床研究や心理学、社会調査などで「非常に満足〜非常に不満」といった評価尺度の変化を調べたい場面は多い。このようなデータを正しく解析するには順序ロジスティック回帰が適しているが、同じ人に繰り返し測定を行う場合は、さらに一般化線形混合モデル...

「適切なサンプルサイズはいくつか」 医学研究や行動科学において、研究デザイン段階で最も頭を悩ませる問題の一つである。特に、一般化線形混合モデル（GLMM）のような複雑なモデルでは、従来の簡易的な計算式では対応できないことが多々ある。 本記事で...

研究計画を立てる際、避けて通れないのが目標症例数（サンプルサイズ）の決定である。特に、同一被験者を複数回測定する「縦断データ」や「反復測定データ」の場合、データの相関を考慮する必要があり、計算は一気に複雑化する。 本記事では、従来の数式に...

「実験で有意差が出たが、この差はどれくらい大きいと言えるのか？」 「論文で効果量を報告するように言われたが、計算方法がわからない」 統計解析において避けて通れないのが効果量（Effect Size）だ。特に、同一対象に繰り返し測定を行う「反復測定分散...

アンケートで「支持率が50%を超えた」、あるいは施策によって「クリック率が向上した」といったデータが得られた際、我々はよく2項検定を用いる。これは、得られた結果が「統計的に有意な差（たまたまではない差）か」を判定するためである。 しかし、p値...

臨床研究や論文において「統計的に有意な差（$p < 0.05$）」という言葉は頻繁に登場する。しかし、その差が「目の前の患者にとって本当に価値があるのか？」は、p値だけでは判断できない。 そこで重要となる指標が、MCID（Minimal Clinically Important...