第6回医療統計セミナー
階層構造をもつデータの統計解析
佐藤 倫治 先生 (大阪大学大学院医学系研究科 医療データ科学共同研究講座 特任助教)
第6回医療統計セミナー 階層構造をもつデータの統計解析 を感染対策に十分に配慮して現地・オンラインのハイブリット形式で開催しました。
私たちが研究に用いるデータには、医療機関・地域・時間といった「階層構造」をもつデータが存在します。たとえば、ある疾患の患者さんがA医療機関を受診する場合と、B医療機関を受診する場合では患者要因が同じでも治療法や治療成績が異なったりします。個人の健診データやバイオマーカーなど経時的なデータを用いた分析をする場合には、過去のその人のデータの影響を受けるだけでなく、測定した時期の影響も受けます。このような「階層構造」がある場合にどのような分析上の問題が生じうるのか、「階層構造」を考慮する意義とその実践的な方法に関してご教授いただきました。とてもわかりやすい例がたくさんあり、階層構造を身近に感じながら受講することができました。
当日は現地にも多くの参加者がZOOM参加を含めると約60名の参加をいただきました。学部生から大学院生、教員と幅広い参加がありました。質疑応答もオンサイト・オンラインともに、とても活発に行われました。アンケート(27名の回答)では、標準的な難易度からやや難しい難易度と回答した人が9割だったにも関わらず、まあ理解できた、理解できたと回答した方が9割を超えるなど、難しい内容をかみ砕いてわかりやすく解説くださったことが伺えました。参加者の中には、現在実施されている研究にヒントを得ることができた方もいらっしゃったようでした。
ハイブリッド開催に対しても好意的なコメントを多数いただくことができました。開催時刻や開催方法、今後の希望するテーマなどを含めて今後のセミナーに活かしてまいります。
私たちが研究に用いるデータには、医療機関・地域・時間といった「階層構造」をもつデータが存在します。たとえば、ある疾患の患者さんがA医療機関を受診する場合と、B医療機関を受診する場合では患者要因が同じでも治療法や治療成績が異なったりします。個人の健診データやバイオマーカーなど経時的なデータを用いた分析をする場合には、過去のその人のデータの影響を受けるだけでなく、測定した時期の影響も受けます。このような「階層構造」がある場合にどのような分析上の問題が生じうるのか、「階層構造」を考慮する意義とその実践的な方法に関してご教授いただきました。とてもわかりやすい例がたくさんあり、階層構造を身近に感じながら受講することができました。
当日は現地にも多くの参加者がZOOM参加を含めると約60名の参加をいただきました。学部生から大学院生、教員と幅広い参加がありました。質疑応答もオンサイト・オンラインともに、とても活発に行われました。アンケート(27名の回答)では、標準的な難易度からやや難しい難易度と回答した人が9割だったにも関わらず、まあ理解できた、理解できたと回答した方が9割を超えるなど、難しい内容をかみ砕いてわかりやすく解説くださったことが伺えました。参加者の中には、現在実施されている研究にヒントを得ることができた方もいらっしゃったようでした。
ハイブリッド開催に対しても好意的なコメントを多数いただくことができました。開催時刻や開催方法、今後の希望するテーマなどを含めて今後のセミナーに活かしてまいります。
本セミナーの動画や資料は学内の教職員及び大学院生の方限定で、本学e-learningシステムELNOにて今後公開される予定です。
www.lslms.jp/elno/omp/index_pc.html
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