「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---029

★ 予後の分離の程度？を解析したいんです。 ★

3418.　予後の分離の程度？を解析したいんです。　統計初初心者　2004/06/10 (木) 15:28
├3469.　Re: 予後の分離の程度？を解析したいんです。　あさ　2004/06/16 (水) 22:09
│└3474.　Re^2: 予後の分離の程度？を解析したいんです。　青木繁伸　2004/06/16 (水) 23:40
└3443.　Re: 予後の分離の程度？を解析したいんです。　DISIR　2004/06/12 (土) 16:49

3418.　予後の分離の程度？を解析したいんです。　統計初初心者　　2004/06/10 (木) 15:28

はじめまして。統計に関しては初心者で日々勉強中です。
現在，腫瘍の進行度のスコア（個数，大きさなどでスコア化）をいくつかの方法でわけ，それぞれの生存曲線をkaplan-mayer法で描き，どのようなスコア付けをすれば予後予測しやすいかを研究中です。視覚的には”A法よりB法のスコア付けほうがしっかりと予後のいい人と悪い人の群がわかれているな”というのはわかるんですが，これを統計学的に証明したいのですが，方法がわかりません。御教授ください。
　スコアは方法によって異なりますが，おおよそ4群～6群です。

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3469.　Re: 予後の分離の程度？を解析したいんです。　あさ　　2004/06/16 (水) 22:09

複数のスコアリング法を適用してもっともよい生存時間の予測モデルをつくりたいという理解でよろしいでしょうか？
予測モデルをつくるのにkaplan-mayerプロットの使用は不適でしょう。というのは，描いた生存曲線をどう比較評価していいのかわかないためです。
COX回帰ではハザードを目的変数としてスコアづけされた腫瘍の進行度を説明変数にしたモデルを構成することになり，スコアづけ方法の数だけモデルができることになります。そうしたモデルから生存時間を予測することは可能ですが内容が煩雑で難しく感じるかと思います。

そこで感度，特異度による評価をしてみてはどうでしょうか？

予後のいい人と悪い人の分布が既に与えられていて新たなモデルによってその判定の制度を見るにはこれが一番だと思います。

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3474.　Re^2: 予後の分離の程度？を解析したいんです。　青木繁伸　　2004/06/16 (水) 23:40

> COX回帰ではハザードを目的変数としてスコアづけされた腫瘍の進行度を説明変数にしたモデルを構成することになり，スコアづけ方法の数だけモデルができることになります。そうしたモデルから生存時間を予測することは可能ですが内容が煩雑で難しく感じるかと思います。

スコア付けされた変数を，スコアを間隔尺度としてとらえるとそう言うことになるでしょうが，Cox の方法はそうではなくて，今の場合のようなスコアをダミー変数として解析し最適な重みを探索する（数量化する）ことが主眼でしょう。

多変量の場合における ROC 曲線を考えることの方が煩雑になるのではないでしょうか。

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3443.　Re: 予後の分離の程度？を解析したいんです。　DISIR　　2004/06/12 (土) 16:49

予後をよりよく予測できるモデルをさがせば良いのでは？説明変数として複数の要因を考慮する場合は，Coxの比例ハザードモデルの適用を検討してはいかがですか。
詳細については，次の文献を参照してください。
「浜島信之著．多変量解析による臨床研究（第二版），名古屋大学出版会，1993」

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