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固定効果モデルと変量効果モデル【統計解析講義応用】 | 統計解析 - Python・R・エクセルを使った講義で最速マスター

固定効果モデルと変量効果モデル【統計解析講義応用】

固定効果モデルと変量効果モデル【統計解析講義応用】


固定効果モデルと変量効果モデル【統計解析講義応用】

固定効果モデルと変量効果モデル

 

固定効果モデル

 

固定効果モデルでは,すべての研究の母集団が同じであると仮定します。

 

サンプリングのときに生じる偶然の誤差だけが研究間のばらつきの原因です。

 

真の効果は共通であると考えます。

 

 研究間のばらつきがないと仮定するので,統合された信頼区間が狭くなり,過大に評価されることがあります。

 

異質性がない(均質である)場合には,変量効果モデルと同じ結果になります。

 

サンプルサイズの大きい研究が重視された結果となります。

 

固定効果モデルは収集された研究の範囲のなかでの効果判定に適すると考えられています。

 

例えば A. B. Cの研究はともに日本における単一民族の研究で,全く同じ方法で薬剤の効果を試験したものとします。

 

ばらつきはサンプリングに伴う誤差だけです。この3つのグループにおいて,この薬剤が有効であったかどうかの評価に適しています。

 

薬剤の効果が異なるかもしれない,ほかの国の民族にこの結果を当てはめることには無理があります。

 

変量効果モデル

 

変量効果モデルでは,統合する研究の母集団が異なると仮定します。

 

研究間のばらつきは,サンプリングにおける偶然の誤差と個々の研究の偏りの両者によるものと考えます。

 

サンプリングにおける誤差に加えて,研究間のばらつきが考慮されるために,信頼区間が固定効果モデルより広くなります。

 

サンプルサイズが大きい研究でも全体から外れた結果は軽く扱われ,異質性がある(均質性のない)研究でもデータが統合できます。

 

得られた結果は包括的な母集団の性質を表し,将来の治療や介入の効果の予想に適しています。

 

A国,B国,C国における試験を統合します。民族の違い,言葉の違い,習慣の違いなどの理由によって,同じプロトコールで試験を行ってもばらつきは避けられません。

 

各試験の母集団が統合した母集団とは異なると仮定するため,統合した結果は信頼区間が広くなり統計学的に有意差が出にくくなります。

 

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固定効果モデルと変量効果モデル【統計解析講義応用】

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