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JPY
Abstract
臨床研究において,予定していたすべてのデータを測定できることはまれであり,データ解析の際には欠測データ(missing data)の問題に少なからず直面する.欠測データが存在する場合の統計解析上の問題点は,サンプル数の減少に伴う推定精度の低下と,対象者特性に依存した選択的な欠測に伴うバイアスの問題である.後者の問題は,たとえば状態の悪い対象者ほど結果の測定がなされない場合には,観察データは状態のよい対象者のデータが相対的に多くなり,その結果として選択バイアスが生じ,すべてのデータが測定されていた場合の真の結果と観察データに対する解析結果が食い違うということである.欠測データの解析を複雑にしているのは後者のバイアスの問題である.本稿では,エンドポイントが欠測する場面(いわゆる脱落データ)において,欠測メカニズムを考慮した解析方法として有用なIPCW(inverse probability of censoring weighted)解析を紹介する.
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