「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 046

No.20959　ロジスティック回帰重要な説明変数が欠損　　【矢野】　2014/03/22(Sat) 22:30

臨床データを用いた後ろ向きのコホート研究を考えています。
過去の研究から，アウトカムの予測因子として重要であることがわかっている因子がありますが，用いようとしている診療情報にはこのデータが含まれていません。
研究の目的は別のある要因がアウトカムと関連しているかどうか検討することです。
このような場合，既知の重要な説明変数を組み入れずに，その他の手に入れることができるデータだけでロジスティック回帰分析を行うことは意味がないでしょうか？

No.20960　Re: ロジスティック回帰重要な説明変数が欠損　　【青木繁伸】　2014/03/23(Sun) 07:41

統計学が答えられる問題ではないでしょう。

「別のある要因」のほうが「重要であることがわかっている因子」より更に重要という結果が出て，理論的にも正しいという裏付けがあればオーケーでしょ？

ダメな結果しか出なければ，いうまでもない。

要するに，まずはやってみればよいでしょうということでは？

No.20961　Re: ロジスティック回帰重要な説明変数が欠損　　【矢野】　2014/03/23(Sun) 10:08

青木先生，ありがとうございます。

多変量ロジスティック回帰を行い，いくつかの説明変数がアウトカムを予測する有意な因子として見出されました。その結果をオッズ比とともに論文にまとめ投稿しましたが，レフリーから「重要な既知の予測因子が測定されていないのであれば，多変量解析を行うべきではない」と指摘されました。
重要な説明変数がモデルに組み込まれた場合とそうでない場合において，ステップワイズ法などで変数を選択する場合，結果が異なることがあり，信頼性が乏しいからだと言われています。
「重要な説明変数で調整されていないオッズ比には意味がない」という指摘なのかもしれません。

No.20962　Re: ロジスティック回帰重要な説明変数が欠損　　【青木繁伸】　2014/03/23(Sun) 22:29

> 「重要な説明変数で調整されていないオッズ比には意味がない」という指摘なのかもしれません。

それはおかしいでしょう。
新たな変数セットで，圧倒的な説明ができれば，何の問題もないでしょう。
問題なのは，「トントン」な結果が出たときでしょう。
いずれにせよ，指摘されることは，統計学的な観点からではないでしょう。

しかしまあ，そういう事情があることを伏せて意見を聞かれてもねぇ。意見のいい損ですかねぇ。あなたの書かれたことだけを根拠になんだかんだ言えることでもないですし，コメントしなければよかったですね。

まあ，いわれたことに従う，あるいはそれに従わなければ受理されないと言う状況なら，誰にどんな意見を聞いても無駄でしょう。

不愉快です。今後は，この類の質問には回答しないようにします。

No.20963　Re: ロジスティック回帰重要な説明変数が欠損　　【矢野】　2014/03/24(Mon) 23:34

先生を不愉快な気分にさせてしまいましたことをお詫びいたします。
申し訳ありませんでした。

No.20968　Re: ロジスティック回帰重要な説明変数が欠損　　【scdent】　2014/03/27(Thu) 11:45

私にとって，とても興味のある有益な話題でした。

以前の私の質問（[20673] Logistic回帰での疑問）とも関連していたからです。

ある事象が特定の要因のみによって，ある確率で発現する場合，その他の要因のみで調べると，重要な因子だと判断されてしまう確率が5%は存在するところに，統計の落とし穴があるような気がします。

あるいは，ある事象が特定の要因においてのみ，別の要因に左右されて発現する場合，前者の要因を無視できないし，しかし両方の要因をLogistic回帰に持ち込むにはかなりの知識（Firth手法等）が要りそうで，必ず困惑すると思います。

矢野先生，青木先生，ありがとうございました。