「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 041

No.05916　単、多変量解析のカテゴリー化についての質問　　【YKK】　2008/02/20(Wed) 18:25

初めて質問させていただきます。
ある手術と，手術に関わる因子，そして生存を解析しております。一部のデータとしては，術前の腎機能，出血量，手術時間，手術日と死亡日のデータがあります。また，ソフトはStatviewとStatisticaを使用しております。
ここで，単変量解析する際に，出血量が7単位というラインで区切った場合に，7単位以内の輸血量の患者さんと7単位以上の輸血量の患者さんで，Kapla- Meier,Log-rank testで有意な差がでました。ほか，手術時間が15時間以内と15時間以上で，有意に差が出ました。
そして，その7単位，15時間という数字はどこからでたのか，そしてそれらの単変量解析のデータで多変量解析をすることは統計上誤りではないか，という質問がでました。
7 単位，15時間という数字は，中央値でも平均値でもなく，自分でいろいろ分けてみて差がでたラインです。恣意的としかいいようがないのですが，単変量解析のときの，連続変数のカテゴリー化に関していろいろ検索したのですが，これが間違い，というはっきりしたものはなかったように思います。（というか，医学論文のほとんどはこのようなカテゴリー化を用いて解析をしております）
では，中央値や平均値でカテゴリー化すれば適切なのか，というと，例えばある程度以上の大出血をしないと患者さんへの影響はないわけで，それも医学的にはおかしいように個人的には思っております。
また，症例数がn=24で，過去ログで，（「わずか 29 例で比例ハザードモデルを適用するとは論外」という指摘（私信）がありました。）という話もあり，Statviewでは一応多変量解析で独立した予後因子 4つがでたのですが，それを論文として使っていいのかわからない状態です。
もしご意見がありましたら教えていただけたらと思います。よろしくお願いいたします。

No.05917　Re: 単，多変量解析のカテゴリー化についての質問　　【青木繁伸】　2008/02/20(Wed) 19:18

連続量はそのまま使ったほうよいと思いますよ。分析手法としてはロジスティック回帰分析とか Cox の比例ハザードモデルとか。

> 単変量解析のデータで多変量解析をすることは統計上誤りではないか

この掲示板でも何度も取り上げられています。
単変量解析の結果を積み上げても多変量解析の結果にはなりません。

> 7単位，15時間という数字は，中央値でも平均値でもなく，自分でいろいろ分けてみて差がでたラインです。恣意的としかいいようがないのですが，単変量解析のときの，連続変数のカテゴリー化に関していろいろ検索したのですが，これが間違い，というはっきりしたものはなかったように思います。（というか，医学論文のほとんどはこのようなカテゴリー化を用いて解析をしております）

「医学論文のほとんどはこのようなカテゴリー化を用いて解析をしている」という現状の方が異常なのです。なんとか有意差を見いだしたい，どのようにしたら有意になるだろうかということに汲々としているのは統計学的にはおかしな事です。

> 「わずか 29 例で比例ハザードモデルを適用するとは論外」という指摘

http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/mb-arc/arc024/229.html
ですね。

まあ，そのコメントの文脈で評価しないといけませんが，一般的には，データは少なくても結果は出る（場合によっては結果が出ないことはあるが）。出た結果の精度とか信頼度はそれなりであろう。それを評価する基準が検定ではある。

No.05918　Re: 単，多変量解析のカテゴリー化についての質問　　【YKK】　2008/02/20(Wed) 19:54

さっそくのコメント，まことにありがとうございます。

＞連続量はそのまま使ったほうよいと思いますよ。分析手法としてはロジスティック回帰分析とか Cox の比例ハザードモデルとか。

アドバイスありがとうございます。そちらの方で再分析してみたいと思います。

＞現状の方が異常

御指摘の通りだと思います。海外では専門の統計家にまるなげで，日本ではそのようなスタッフは限られており，結局自分でソフトを用いて，過去の論文のやり方を参照しながら分析しており，結局，それらの方法も（まちがいも）うけつがれていってるというのが実情でしょう。

＞一般的には，データは少なくても結果は出る（場合によっては結果が出ないことはあるが）。出た結果の精度とか信頼度はそれなりであろう。それを評価する基準が検定ではある。

コメントありがとうございました。まずは単変量解析から再出発してみます。