Pageプロフィール論文化への最短ルート推奨教材お問い合わせEZRの使い方EZRで多変量解析(Cox比例ハザードモデル)を実施する方法!beat11152019年8月13日スポンサーリンク今回の記事では、EZRで多変量解析を実施する具体的な手順をお伝えします。実際のデータを解析する際には、T検定やカイ二乗検定などの単純な検定だけでなく、共変量を調整するような多変量解析を多く実施することがありますよね。そのため、今回の記事がそのままあなたの実務に役立つと思います。この記事では、EZRを用いて多変量解析の一つである、Cox比例ハザードモデルを実施します。Cox比例ハザードモデルは、応答変数(目的変数)が生存時間データである場合に使える解析手法です。単変量解析するとどうなるの?まとめEZRで多変量解析の一つのCox比例ハザードモデルを実施するまず重要なのが、あなたの手元にあるデータでどの多変量解析を実施するのか!?ということ。これを知らなければ、実務でデータを解析することができませんよね。どの多変量を実施するのか、という判断は、実は簡単です。目的変数がどんな種類のデータなのか、ということを考えればいいだけ。目的変数が生存時間データ:Cox比例ハザードモデルということなので、Cox比例ハザードモデルを実施するには目的変数が生存時間データであることが必要だと理解できました。EZRでCox比例ハザードモデルを実践していきましょう!EZRでCox比例ハザードモデルを実施する方法EZRでCox比例ハザードモデルを実施します。今回は自治医科大学さんが提供しているサンプルデータの中から「Survival」を使ってみます。EZRでカプランマイヤー曲線を作成した時のデータと同じです。>>Survivalデータは、こちらからダウンロードできます。「Age」「Sex」「Disease」「Treatment」「OS」「DaysToOS」「PS2.3.4」の7種類のデータがあります。そのため、Age(年齢)が共変量だったと仮定して、“年齢という共変量の影響を取り除き、Treatmentごとに生存時間が変わるのか”ということをやります。実際にやっていきましょう!EZRにデータを取り込むではここから、EZRにデータを取り込みます。サンプルデータを適切な場所に保存しておきましょう。URLからテキストデータを読み込む」を選択します。データセット名は「survival」にしましょう(実際はなんでもよい)。「ローカルファイルシステム」と「カンマ」にチェックを入れてOKを押します。データセットが「survival」になっていることを確認し、「表示」を押してデータが正しく表示されれば取り込み完了です。EZRでCox比例ハザードモデルを実践する!解析するための準備が整いましたので、早速、Cox比例ハザードモデルを実施してみましょう。時間には「DaysToOS」を選択します。(変数をダブルクリックすることで選択できます。)イベントには「OS」を選択します。(こちらもダブルクリックです。)説明変数には「Age」と「Treatment」を選択します。(こちらもダブルクリックです。)他は、いじらなくてOKです。これで解析を実行すると、以下の解析を自動で行ってくれます。Cox比例ハザードモデルを実施した結果の表の作成ハザード比とその95%信頼区間に関する表の作成Cox比例ハザードモデル結果の解釈をしよう実際にCox比例ハザードモデルが実施できました。結果の解釈をしていきましょう。Cox比例ハザードモデルの結果解釈まずはCox比例ハザードモデルを実施した結果の表の解析結果です。かなりの情報量が詰まっていますね。“breslow”)というのは、ざっくり言うと「Cox比例ハザードモデルでの解析を実施しましたよ」ということ。イベントがOS)=Age+Treatment”ということですね。解析の例数は74で、イベントは41あることも読み取れます。重要なのが、イベントから下のこちらの部分。ここには、説明変数で入れた「Age」と「Treatment」の結果が記載されています。これはハザード比に関しての結果が出ているのですが、さらに下に出力されているハザード比の表の方が見やすいので、ここではちょっとスキップします。次に、各説明変数のハザード比に関する結果が出力されています。ハザード比の点推定値と95%信頼区間、そしてP値です。ハザード比は1だった場合に「差がない」といえます。そのため、1から遠ければ遠い点推定値であるほど、「差がある」ということが言えます。ここからも、有意水準が0.05だった時に有意差があるかどうかわかります。Ageは95%信頼区間が1を跨いでいないため、有意差あり。Treatmentは95%信頼区間が1を跨いでいないため、有意差なし。この95%信頼区間と有意差の関係は、一目見て理解できるようになっていたいですね。単変量解析するとどうなるの?今回も共分散分析と同様に説明変数を2つ含め、共変量の影響を除いて群間比較しました。今回のデータでは、Ageを共変量としていましたよね。共変量がなかった時に本当に結果が変わるのか!?ということをやってみましょう。やり方の手順は先ほどと同じで、説明変数にはTreatmentの1つだけ入れます。すると、下記のような結果が出力されています。Ageで調整した場合にはP=0.6565でしたが、Ageで調整しないとP=0.09577という結果が出ました。Ageによる調整の有無が、Treatmentの結果にかなり影響を与えていたことが分かります。まとめ今回は、EZRで多変量解析の一つであるCox比例ハザードモデルを実施しました。これを実践し、結果の解釈をすることができれば、必ず実務で役に立ちます。・統計に関する本を出版するまでの道のりを赤裸々に告白します。>>プロフィールはこちらこのブログが本になりました!数式をできるだけ使わずにやさしく統計を伝えたい!そんな想いが、一冊の本になりました。優しい、医薬品開発に必要な統計学の。