「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---035

★ 統計処理について ★

8077.　統計処理について　oh　2005/10/24 (月) 12:15
└8078.　Re: 統計処理について　青木繁伸　2005/10/24 (月) 12:38
　└8079.　Re^2: 統計処理について　oh　2005/10/24 (月) 17:30
　　└8080.　Re^3: 統計処理について　青木繁伸　2005/10/24 (月) 22:46
　　　└8084.　Re^4: 統計処理について　oh　2005/10/25 (火) 12:24
　　　　└8085.　Re^5: 統計処理について　青木繁伸　2005/10/25 (火) 12:27
　　　　　└8086.　Re^6: 統計処理について　oh　2005/10/25 (火) 13:57

8077.　統計処理について　oh　　2005/10/24 (月) 12:15

こんにちは。ここの統計学のサイトは何度も足を運ばせていただき勉強させていただいております。そこで，自分自身の研究についてひとつ質問させてください。現在，私は栄養と骨についての研究をしているのですが，骨密度には身体的特徴から，運動，栄養，ホルモンなどさまざまなものが影響してきます。そこで，骨と栄養の影響をみるために体重，身長，年齢といったいくつかの影響因子をマッチさせた上でみたいと思っているのですが，複数の因子をマッチさせるよい統計処理はあるのでしょうか。もし，該当するものがありましたが，ぜひご教授していただきたく思います。何卒よろしくお願い致します。

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8078.　Re: 統計処理について　青木繁伸　　2005/10/24 (月) 12:38

マッチさせるということですが，どのようなことを意味しているのでしょうか。

体重，身長，年齢というような連続量についてマッチングというのはなかなか難しいのではないでしょうか。

重回帰分析などによる解析の方がよいのではないでしょうか。

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8079.　Re^2: 統計処理について　oh　　2005/10/24 (月) 17:30

言葉不足で申し訳ありません。マッチさせるというのは体重，身長など個人差がでてくるものをその影響をなくした上で骨密度と栄養について行なうということです。補正と申したらよろしいのでしょうか。重回帰分析も行なってみたのですが，やはり，身体的特徴が有意な予測因子で運動の効果が非常に小さくなるのです。外国の先行文献では，複数の因子をマッチさせて行なっている研究はあるのですが詳しい方法が書かれていないため，いまだつかめずじまいでおります。ややこしい問題で申し訳ありませんが，よろしくお願い致します。

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8080.　Re^3: 統計処理について　青木繁伸　　2005/10/24 (月) 22:46

> 外国の先行文献では，複数の因子をマッチさせて行なっている研究はあるのですが詳しい方法が書かれていないため，いまだつかめずじまいでおります。

マッチングは特段難しい手法ではないですよ。
ケースとコントロールで，相違する点は一つとする（今の場合だと栄養ですね。栄養といってもいろいろあるので，たとえばカルシウム多いと少ない？などかな，あるいは，肉好き・嫌いとか）
それ以外の点では同じにする。
同じにする項目として，あなたは，たとえば身長・体重・年齢の3つを挙げたとすれば，ある身長・体重・年齢を持つケースがあれば，それと同じ身長・体重・年齢を持つコントロールを用意するということです。
こういう風に用意すれば，ケースとコントロールの背景因子は全く同じ集団だが，注目する要因だけが異なる二群ができる。この二群に差があるとすれば，その原因は注目する要因だ，と。こういう論理構成ですね。

マッチングする要因が性別とか職業のようなカテゴリー変数だとマッチングは比較的容易。だって，男には男，サラリーマンにはサラリーマンみたいに。でも連続変数だと163.5センチの男には163.5センチの男というようにしないといけない。もっとも，163.7センチの男ではマッチングしたことにならないのかというとそんなことにはならないわけだが，許容誤差をどれくらいにするかということも考えないといけない。だから面倒といったわけだ。

また，このようなマッチングをしたとはいっても，マッチングされた条件が母集団を反映していないような場合，たとえばたまたま若い女性がケース・コントロール群の大部分を占めてしまったとしたら，得られる知見は当然ながら若い女性についての知見になってしまうかもしれないと言うことになり，それは弱点になるのではないかということ。

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8084.　Re^4: 統計処理について　oh　　2005/10/25 (火) 12:24

わかりやすいご返答ありがとうございました。横断分析でもあるため，同じような条件下から被験者を選出する方法が一番なのかもしれませんね。私の一つの考えなのですが，被験者全員の平均からの観点として，重回帰分析を用い，例えば，身長・体重・年齢を説明変数とします。ここから出た残差を身長・体重・年齢以外の因子とかんがえるのは全く違うことなのでしょうか？？

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8085.　Re^5: 統計処理について　青木繁伸　　2005/10/25 (火) 12:27

> 重回帰分析を用い，例えば，身長・体重・年齢を説明変数とします。ここから出た残差を身長・体重・年齢以外の因子とかんがえるのは全く違うことなのでしょうか？？

正しいですよ。

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8086.　Re^6: 統計処理について　oh　　2005/10/25 (火) 13:57

> 正しいですよ。
ありがとうございます。やはり，どちらにしても被験者の数を追加していかなければなりませんし，実数値での検討も踏まえて先生にご指導しただいた内容に関することも含めて進めていきたいと思います。ご教授いただき誠にありがとうございました。

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