おける統計手法についての啓蒙的レビュー。仕事上でちょっと悩んでいることがあって、頭を整理したくて読んだ。著者はなにしろ、他の惑星の卒論発表会に招かれ、思わず正論を述べて「しまりす」くんの大学卒業を阻止するという、非情にして怖れを知らない先生であって(「宇宙怪人しまりす」シリーズを参照)、啓蒙的文章に関してこの先生の名前は私のなかで絶対のブランドなのである。いくつかメモ:層別解析で、効果の方向が層によって異なるときを「質的な交互作用」、方向がすべての層で同じときを「量的な交互作用」「効果の修飾」というのだそうだ。ケースのマッチングのように層の数が多くて層のサイズが小さいことをsparse-dataと呼ぶ由。「絶対リスクモデル」と表記されているのだけど、なぜ「加法」とかじゃなくて「絶対」っていうのかしらん。集計データに対するポワソン回帰が紹介されている。modelとどう違うのだろうか。放射線被曝や職業曝露のモデル化で用いられるそうだが、この分野ではなぜCox回帰を使わないのかなあ。case-controlなのだそうだ。あっても、変数が複数あったり二値変数じゃなかったりすると、効果が(弱くなる方向にではなく)強くなる方向にバイアスがかかることがあるのだそうだ。いうのを読むといいらしい。最後の今後の展望のところで、「少し技術的な問題としては、疾病発生割合の差や比、疾病発生率の差に関する回帰モデルの開発が、特にsparse-dataについて、望まれる」とある。しまりすのための曝露効果研究法レビュ。