Tosiya Sato

佐藤 俊哉

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RISM (Repository of the Institute of Statistical Mathematics) / 統計数理研究所 学術研究リポジトリ

92 統計数理 第41巻 第1号 1993             疫学研究と生物統計：現状と展望                                    佐 藤 俊 哉 疫学研究で用いられている生物統計手法のレビューを行った結果のうち，疾病発生リスクの回帰モデルを発表者の今後の研究課題として報告した． 個人の疾病発生リスクのモデル化として，9enera1ized1inear modelと同様に9enera1ized riskregression mode1，                 9［7（κ，2）］＝α十βκ十γz，を考えよう．ただし，κは原因と想定されている変数（リスク要因，例えば，喫煙：1，非喫煙：0），zは直接研究の目的ではないが調整を必要とする変数の組（交絡変数，性，年齢だと），7（κ，2）は（κ，z）を持つ個人が一定期間中に疾病を発生する確率（リスク），9は1ink fmctionである．我々に興味があるのはリスク要因の効果を表すβの推定である．疫学研究でもっともよく使われているモデルは，1Ogit1inkを用いた1コシスティックモデル，                   γ（κ，z）                1o・1一、（、，。）＝α十βκ十γz・である．ロジスティックモデルでは，1）リスク要因や疾病の診断に誤分類がある場合，2）重要な交絡変数を見落としてしまった場合，3）モデルが誤っていた場合，などでβの推定にどのようた影響があるか，が研究されている．しかし，ロジスティックモデルは必ずしも疫学的に意味のあるモデルではなく，むしろadditiveriskregression                  7（κ，2）＝α十βκ十γz，やre1ativeriskre餌ession，                 1097（κ，Z）＝α十βκ十γZ，などの方が解釈も容易で自然なモデルである．残念ながらこれらの回帰モデルに関する研究はほとんどない．一つには疾病発生リスクはO≦；7（κ，z）く1でなければならないがadditive risk，re1ative riskregreSSionでは必ずしもこの条件を満たさないという問題があげられる．通常ロジスティックモデルはre1ativeriskregressionの近似として用いられるが，βを。verestimateしてしまうsparse－dataの例を紹介した．このようなsparse－dataにおけるadditive risk，re1ative risk regressionの有効た推定方法を開発するためには，Liang and Zeger（1986）の9enera1ized estimatingequationアプローチを1ogit1ink以外の1ink fmction（identity or1og1ink）に拡張する必要があることを述べた．                  参考 文 献Liang，K．一Y．and Zeger，S，L．（1986）．Longitudina1data ana1ysis using genera1ized linear mode1s，  j35omつeCガ尾α，73，13－22．              ANewLookofSocia1Survey                                    吉 野 諒 三 近年，筆者が開発した計量心理学的モデルGenera1ized High Thresho1d（GHT）mode1と，その分析結果の多次元表示法Vectoria1Angu1arRepresentation（VAR）を，日本人の国民性意識や，国民性の国際比較に関連する社会調査データに適用し，分析を進めた．その結果として特に，日本人の国民性

疫学研究と生物統計 ： 現状と展望 (統計数理研究所 研究活動 (平成４年度 研究報告会要旨))

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疫学研究と生物統計：現状と展望 (統計数理研究所研究活動 (平成４年度研究報告会要旨))

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