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20170301_Epidemiological index_RakuwakaiOtowaGim
- 2. Outline
1. Introduction
2. 感度と特異度の復習
◦ 感度・特異度・ PPV・NPV
◦ TypeⅠerrorとTypeⅡerror
◦ 条件付確率
3. 割合,率,⽐,率⽐
4. 標準化の考え⽅
2017/03/01 © 2017 TAKANORI HIROE; DEPARTMENT OF BIOSTATISTICS, KYOTO UNIVERSITY SCHOOL OF PUBLIC HEALTH 2
- 3. Outline
1. Introduction
2. 感度と特異度の復習
◦ 感度・特異度・ PPV・NPV
◦ TypeⅠerrorとTypeⅡerror
◦ 条件付確率
3. 割合,率,⽐,率⽐
4. 標準化の考え⽅
2017/03/01 © 2017 TAKANORI HIROE; DEPARTMENT OF BIOSTATISTICS, KYOTO UNIVERSITY SCHOOL OF PUBLIC HEALTH 3
- 5. Outline
1. Introduction
2. 感度と特異度の復習
◦ 感度・特異度・PPV・NPV
◦ TypeⅠerrorとTypeⅡerror
◦ 条件付確率
3. 割合,率,⽐,率⽐
4. 標準化の考え⽅
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- 8. もう少し整理する
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•どこかで⾒たことのあるような表になった
•PPV・NPVは「的中率」だと知っておけば計算は容易
真の状態
陽性 陰性
検査結果
陽性判定
感度
𝐴
𝑁(+)
Type Ⅰ error
偽陽性
陰性判定
Type Ⅱ error
偽陰性
特異度
𝐷
𝑁(−)
- 9. そういえば統計的検定も
2017/03/01 9
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•似たような感じだった
•考え⽅は基本的に同じ
•(なぜか感度と特異度が逆の⽂献を⾒たことも)
実際の状態
陽性 陰性
統計的
検定結果
帰無仮説を採択 感度
Type Ⅰ error
偽陽性
帰無仮説を棄却
β
Type Ⅱ error
偽陰性
1−β(検出力)
特異度
- 10. スクリーニングと確定診断
•⼀般に
• スクリーニング:感度が⾼い検査
• 確定診断:特異度が⾼い検査
• 研究費でコストのかかる検査
• 暇そうな先⽣に⼿間のかかる検査を依頼
•が向くというけれど,なぜ?
• もちろんコストの問題は重要
• スクリーニングに⾼額な検査はやりにくい
• 特異度の⾼い検査はコストも侵襲も⾼いことが多い
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- 22. ベイズの定理でも同じ結果
•𝑃 𝐴 𝐵 :検査が陽性で実際に感染している確率
•𝑃 𝐵 𝐴 = 0.98:感染していて検査で陽性になる確率
•𝑃 𝐴 =
0
0<<<
:感染している確率
•𝑃 𝐵 =
0
0<<<
×0.98 +
===
0<<<
∗ 0.01:検査で陽性となる確率
•𝑃 𝐴 𝐵 =
<.=?×
@
@AAA
@
@AAA
×<.=?$
BBB
@AAA
×<.<0
= 0.089
2017/03/01 © 2017 TAKANORI HIROE; DEPARTMENT OF BIOSTATISTICS, KYOTO UNIVERSITY SCHOOL OF PUBLIC HEALTH 22
- 27. ⾯積図もどき2(2/2)
•陽性に注⽬して感染&陽性を計算すればよい
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真の状態:感染 真の状態:未感染
検査陽性
1
300
×0.98
1
100
検査陰性
1
300
×0.02
99
100
1 1
1
300
×0.98
1
300
×0.98 +
1
100
=
0.98
0.98 + 3
= 0.246
- 29. Outline
1. Introduction
2. 感度と特異度の復習
◦ 感度・特異度・ PPV・NPV
◦ TypeⅠerrorとTypeⅡerror
◦ 条件付確率
3. 割合,率,⽐,率⽐
4. 標準化の考え⽅
2017/03/01 © 2017 TAKANORI HIROE; DEPARTMENT OF BIOSTATISTICS, KYOTO UNIVERSITY SCHOOL OF PUBLIC HEALTH 29
- 36. ⼈年法 Person-year
•[⼈]×[年]=[⼈年]
• 1⼈を3年追跡したら3⼈年
• 2⼈を4年追跡したら8⼈年
• 2⼈を2年,2⼈を1年追跡したら6⼈年
•⼈によって追跡期間が異なる
• 単純に異なるだけならよいが,開始時点が違うことも
•前述の罹患率や死亡率は⼈年法で計算されることが
多いが,そうでない場合もあるので注意
• 分⺟や単位を確認すること
• ⼈⽉や⼈⽇という単位もある
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- 37. 「⼈⽉の神話」
•ソフトウェア⼯学の名著
• Frederick Phillips Brooks, Jr(1975)
• バイブルとして業界⼈なら⼀度は読む
• そして書かれている通りの失敗をする
•プロジェクト管理はなぜ上⼿くいかないか
•医学系研究では「⼈年」という観察単位だが
ソフトウェア⼯学領域では「投⼊資源」
•⽣産管理領域で「⼈⼯」という⽤語も
• 意味としては⼈⽇と同じ
2017/03/01 © 2017 TAKANORI HIROE; DEPARTMENT OF BIOSTATISTICS, KYOTO UNIVERSITY SCHOOL OF PUBLIC HEALTH 37
- 39. 率⽐
•「⽐率」は聞いたことがある
• ⽐率ってなに?
•率⽐(Rate ratio)
• ⽂字通り,率の⽐
• 2つの「率」の⽐を計算して求められる指標
• 2015年と2016年の病床利⽤率の⽐は率⽐
• 胃癌の罹患率と⾷道癌の罹患率の⽐は率⽐
•「率」と呼ばれているものの⽐は「率⽐」
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- 47. 数字を変えて強引に計算!
• {20/40} 𝑂𝑅 =
XA
XA
TA
UA
= 2 (強引に計算)𝑅𝑅 =
XA
YA
TA
YA
= 1.5
• {15/45} 𝑂𝑅 =
XA
XA
@[
U[
= 3 (強引に計算)𝑅𝑅 =
XA
YA
@[
YA
= 2
• {10/50} 𝑂𝑅 =
XA
XA
@
[A
= 5 (強引に計算)𝑅𝑅 =
XA
YA
@A
YA
= 3
2017/03/01 © 2017 TAKANORI HIROE; DEPARTMENT OF BIOSTATISTICS, KYOTO UNIVERSITY SCHOOL OF PUBLIC HEALTH 47
食物アレルギー
あり なし
喘息の既往
あり 30 30
なし 20→15→10 40→45→50
これでは「○○倍!」というのはちょっと難しそう
- 54. リスクとオッズのまとめ
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リスク オッズ
比の指標
リスク比RR オッズ比OR
(稀な疾患でRR≒OR)
差の指標 リスク差RD/AR 計算できない
指標の示す意味 影響の倍率または差 影響(関係)の強さ
影響の順序関係把握 可能 可能
コホート研究への適用 可能 可能
ケース・コントロール
研究への適用
できない
(推奨されない)
可能
(RRに近似できる)
回帰式での利用 できない 可能
目にする機会 それほど多くない かなり多い
- 55. Outline
1. Introduction
2. 感度と特異度の復習
◦ 感度・特異度・ PPV・NPV
◦ TypeⅠerrorとTypeⅡerror
◦ 条件付確率
3. 割合,率,⽐,率⽐
4. 標準化の考え⽅
2017/03/01 © 2017 TAKANORI HIROE; DEPARTMENT OF BIOSTATISTICS, KYOTO UNIVERSITY SCHOOL OF PUBLIC HEALTH 55