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統計解析スタンダード 経時データ解析
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- [経時データ解析]SASプログラムデータ
※ 9章収載のSASプログラム等のデータです。
内容紹介
医学分野,とくに臨床試験や疫学研究への適用を念頭に経時データ解析を解説。〔内容〕基本統計モデル/線形混合・非線形混合・自己回帰線形混合効果モデル/介入前後の2時点データ/無作為抽出と繰り返し横断調査/離散型反応の解析/他
編集部から
複数の対象者に対し,ある反応変数を時間の経過とともに繰り返し測定あるいは観察したデータを分析することを経時データ解析といい,経済学ではパネルデータ分析とよばれている.本書では,医学分野を中心とし,反応が連続型変数の場合の経時データ解析についての基本と研究トピックスを実例を交えながら紹介する.記述は,臨床試験と記述疫学での経験をベースとし,事例の多くは医学領域からである.これから研究を始めようとする人々,他分野の研究者にも参考となるように平易な用語を用いるなど配慮し,より学際的な発展につながるよう期待するものである.〔内容〕線形混合モデル/非線形混合効果モデル/自己回帰線形混合効果モデル/介入前後の2時点データ/経時データ解析のトピックス/無作為抽出による繰り返し横断調査/離散型反応の経時データ解析/付録
目次
はじめに
1. 線形モデルと関連モデル
1.1 データの種類
1.2 経時データ
1.3 線形モデル
1.4 平均値の推定と2 群の平均値の比較
1.5 回帰分析
1.6 分散分析
1.7 共分散分析
1.8 各種のモデルの関係
1.9 関連文献と出典
2. 線形混合効果モデル
2.1 線形混合効果モデル
2.2 平均構造と分散共分散構造
2.3 推測
2.4 多変量経時データ解析
2.5 ベクトル表現
2.6 例題仮
2.7 関連文献と出典
3. 非線形混合効果モデル
3.1 非線形曲線
3.2 非線形混合効果モデル
3.3 母集団薬物動態解析
3.4 関連文献と出典
4. 自己回帰線形混合効果モデル
4.1 自己回帰モデル・遷移モデル
4.2 自己回帰線形混合効果モデル
4.3 自己回帰線形混合効果モデルの推定
4.4 多変量自己回帰線形混合効果モデル
4.5 諸分野での自己回帰モデル
4.6 状態空間表現
4.7 関連文献と出典
5. 介入前後の2時点データ
5.1 介入前後の比較
5.2 介入前後のデータの2 群比較
5.3 無作為化比較試験での介入前後のデータ
5.4 無作為化比較試験での共分散分析
5.5 無作為化比較試験での共分散分析の数理
5.6 関連文献と出典
6. 経時データ解析のトピックス
6.1 繰り返し測定分散分析モデル・多変量分散分析モデル
6.2欠測および脱落
6.3 経時データ解析の検証的使用
6.4 時間依存性共変量
6.5 クロスオーバー試験
7. 無作為抽出による繰り返し横断調査
7.1 研究デザインと無作為抽出による繰り返し横断調査
7.2 身長・体重・BMI
7.3 喫煙指標と肺癌死亡率の加齢変化
7.4 age-period-cohort モデル
7.5 関連文献と出典
8. 離散型反応の経時データ解析
8.1 一般化線形モデル
8.2 一般化推定方程式
8.3 一般化線形混合効果モデル
8.4 周辺モデルと混合効果モデル
8.5 関連文献と出典
9. 付録
9.1 連続型データの要約
9.2 推定,検定,サンプルサイズ設定
9.3 一般化逆行列
9.4 確率変数ベクトル
9.5 正規分布
9.6 最小二乗法,一般化最小二乗法,最尤法
9.7 対数と指数
9.8 定常と非定常
9.9 収束の速さ
9.10 プログラム
参考文献
索引
執筆者紹介
【編集】
国友 直人
竹村 彰通
岩崎 学
【著者】
船渡川 伊久子(統計数理研究所)
船渡川 隆(中外製薬)