なかなか良い練習問題だと思います 解説 マキノさん

Jun Makino @jun_makino

なかなか良い問題だと思いますこれ→ http://t.co/1ApaqXSCtU 論理性の練習問題 。以下引用 ( 番号は牧野がつけた )

Jun Makino @jun_makino

引用 1: ある疾患について発症数の分布や、リスク因子暴露程度、同じ曝露でのリスク増大程度などに年齢差、性別差、地域差が大きいというのは、チェルノブイリの小児甲状腺癌に特異的な現象であって「症例対照研究一般」に当てはまるものではありません。

Jun Makino @jun_makino

引用 2: 逆に、そういった因子に年齢、性別、地域の差がなければ症例の分布はもともとプロトコールを見る限り可能な限りランダムにサンプリングしているようですし、従って（症例とマッチングして選ばれてくる）対照の分布も非罹患者の母集団の分布に漸近していくわけです。

Jun Makino @jun_makino

引用 3: つまり、自分で「この研究対象が有する特異的な条件」を列挙しているわけですが、それは「症例対照研究全て」の属性ではないわけですね。つまり、「症例対照研究だから間違っている」というのは論理的に誤り、ということです。

Jun Makino @jun_makino

まず、引用 1 に書いてあることは、私がいってないこと ( というより、いっ たこととは逆のこと ) について書いている。

Jun Makino @jun_makino

私が書いたことは「このため、仮に、この患者のサンプルがある地域の中の患 者のバイアスのない サンプルであるとか、完全なサンプルであるとかしても、 その地域の平均より 被曝量は大きくなる」であるが

Jun Makino @jun_makino

このまとめ氏は「ある疾患について発症数の分布や、リスク因子暴露程度、同じ曝露でのリスク増大程度などに年齢差、性別差、地域差が大きいというのは」云々、と書いている。 これは私が書いたこととはなんの関係もない。

Jun Makino @jun_makino

引用 2 も私のいったこととも元々のデータとも関係ない。何故なら、そも そも示されているデータは「症例・対照の合計」であるのに対して、引用 2 は 「対照の分布」についてしか述べていない ( で、実際これは症例の分布について はもちろんあてはまらない ) から。

Jun Makino @jun_makino

従って、引用 3 に書いてあることも私が書いたこととも元々のデータと も無関係である。

Jun Makino @jun_makino

もちろん、極めて形式的にいえば、症例対照研究のサンプルの分布が 母集団の分布と一致するようなケースはありえる。例えば、研究対象にした リスク因子 ( 被曝 ) が実際にはリスクがなく、

Jun Makino @jun_makino

さらにまとめ氏が書いている通り、 被曝量に年齢、性別、地域その他の差がなく、さらに 症例も対象も母集団のランダムなサンプルになっていればいい。

Jun Makino @jun_makino

まあ要するに、被曝にリスクがあれば、症例対照研究の全サンプルの 被曝量の分布は通常は母集団のそれからずれるし、リスクがない場合でも 一致する保証はない。

Jun Makino @jun_makino

言い換えると https://t.co/3iWLSwFZPv 症例対照研究のデータに対してコホート研究の手法を適用したら、 ( 式省略 ) ダメ、ということになる。 ということかな。

Jun Makino @jun_makino

http://t.co/1ApaqXSCtU 論理性の練習問題 、例が付け加わってさらに良い問題になったように思う。私のさっき書いたもののなかで何故か最後の一つだけ省略されているのが興味深い。

Jun Makino @jun_makino

引用 : 「保証がない」のは「間違っている」ことの積極的な証明にはならんよね。

Jun Makino @jun_makino

まあ私そもそも「間違ってる」って書いてないしなあ。この人はなんの話をしているつもりなんだろう？

Jun Makino @jun_makino

http://t.co/CCoHfo4sra こういうことを考えてみよう。これを母集団全体の分布であるとする。

Jun Makino @jun_makino

http://t.co/ncHte0YqOm 一方、症例対照研究ではコホート研究が横のポピュレーションの比率が母集団と同一になるようにサンプルを抽出するのに対して縦のポピュレーション ...

Jun Makino @jun_makino

http://t.co/1zFFumu8iQ 症例対照研究のデータに対してコホート研究の手法を適用したら、 {a(c+d)}/{(a+b)c} は a/(a+b) ≠ A/(A+B) 、 (c+d)/c

Jun Makino @jun_makino

≠ (C+D)/C なので、ダメ

Jun Makino @jun_makino

さて、ここで、母集団の暴露率は (A+B)/(A+B+C+D) であり、これは発生 した患者が少なければ、つまり (A+C)<<(B+D) ならば B/(B+D) にほぼ等しくなる。

Jun Makino @jun_makino

一方、症例対照研究の場合、 a/b は A/B と等しくなく、通常 (a+c)<<(b+d) で はない。これは、例えば (a+c):(b+d)=1:5 とか 1:2 とかとなるように対照をとっ てくるから。

Jun Makino @jun_makino

このため、 (a+b)/(a+b+c+d) は (A+B)/(A+B+C+D) と等しくならな い ( 一般には大きくなる )

Jun Makino @jun_makino

これはつまり、 「 a/(a+b) ≠ A/(A+B) 」なので (a+b)/(a+b+c+d) は (A+B)/(A+B+C+D) と等しくならない ( 引用した表現を借りると「適用したら……ダメ」 ) ということである。