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R で IPTW Cox 回帰を行う方法

IPTW 逆確率重み付け Cox 回帰を R で行う方法

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目次

IPTW Cox 回帰の前提

IPTW に関しては、こちらの記事を参照

IPTW はすでに作成済みというところから始める

IPTW は、EZR で作成するのが簡単なので、EZR を使うことをお勧めする

以下の記事が参考になる

IPTW Cox 回帰を実行する

IPTW は、weight.ATE.GLM.1 という変数名で作成されているとする

coxphw パッケージをインストールする

install.packages('coxphw')

coxphw パッケージを呼び出して、coxphw 関数を用いて IPTW Cox 回帰を計算する

caseweights に IPTW を指定する

library(coxphw)
CoxphwModel.1 <- coxphw(Surv(Days, Survival)~Anthracyclines,
caseweights=ElderlyAML$weight.ATE.GLM.1,
data=ElderlyAML)
summary(CoxphwModel.1)

結果は以下のとおりに計算される

Anthracyclines とある行が、IPTW で調整された、Anthracyclines のハザード比の計算結果である

exp(coef) とある 0.3571898 がハザード比である

95% 信頼区間も計算されている

lower 0.95, upper 0.95 と書いてある数値である

p は、0.05 未満で、統計学的有意である

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まとめ

IPTW で重み付けをして、交絡因子調整を行った Cox 回帰を実行する方法を紹介した

IPTW は作成されているとして、R の coxphw パッケージを使用すると簡単に計算できる

参考になれば

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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

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この記事を書いた人

統計 ER ブログ執筆者

元疫学研究者

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