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EZR で IPTW ロジスティック回帰を行う方法

IPTW ロジスティック回帰を EZR で行う方法

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目次

IPTW とは

IPTW とは、日本語では逆確率重み付けと呼ばれる方法で、群間の交絡因子を調整する方法の一つ

詳しくは、こちらを参照のこと

また、他の解析方法、例えば、IPTW Cox 回帰は、以下を参照のこと

EZR で IPTW を作成する方法

IPTW を作成するには、ロジスティック回帰のメニューを借りる

着目している二値カテゴリカルデータの要因(以下の例では Anthracyclines)を目的変数にして、その他の交絡因子を説明変数にして、「逆確率重み付けの変数を作成する」にチェックを入れて計算する

できあがった重みは、weight.ATE.GLM.X という名前になる

最後の X は、今回の EZR の起動で何個目のモデルかで決まる数値

2 の場合は、二個目という意味

ちなみに、PropensityScore.GLM.2 というのは、IPTW を作成するもととなるプロペンシティスコアである

IPTW 調整した、群間の標準化差を自動的に計算してくれる

0.1 未満であると調整がうまくいっていると判断する

この例だと必ずしも 0.1 未満にはなっておらず、交絡因子として適切か試行錯誤する必要があるかもしれない

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IPTW ロジスティック回帰

今度は、再度ロジスティック回帰のメニューで、アウトカムの二値カテゴリカルデータを目的変数にセットして、着目する要因と IPTW を指定する

weights= のあとに、IPTW の変数を書き入れる

今回は、weight.ATE.GLM.2 である

計算結果は以下のように表示される

まとめ

IPTW ロジスティック回帰を EZR で行う方法を解説した

IPTW 作成も、その後の計算も EZR を使うと簡単にできる

参考になれば

参考書籍

EZR公式マニュアル

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  • 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?
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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
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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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