WEKO3
アイテム
２×２分割表における因果効果の正確検定に関する研究
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/20676
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/206764aea7c4f-0427-4773-b6a1-67a876a1e7aa
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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15K00057seika.pdf (427.2 kB)
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| Item type | 研究報告書 / Research Paper(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2020-03-12 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | ２×２分割表における因果効果の正確検定に関する研究 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Exact tests of causal effects for a two-by-two contingency table | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 著者 |
千葉, 康敬
× 千葉, 康敬
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| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題 | 因果推論 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws | |||||||||
| 資源タイプ | research report | |||||||||
| 著者(英) | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 値 | Chiba, Yasutaka | |||||||||
| 著者 所属 | ||||||||||
| 値 | 近畿大学医学部; 准教授 | |||||||||
| 著者所属(翻訳) | ||||||||||
| 値 | Kindai University | |||||||||
| 著者 役割 | ||||||||||
| 値 | 研究代表者 | |||||||||
| 版 | ||||||||||
| 出版タイプ | NA | |||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43 | |||||||||
| 出版者 名前 | ||||||||||
| 出版者 | 近畿大学 | |||||||||
| 書誌情報 |
科学研究費助成事業研究成果報告書 (2018) p. 1-5, 発行日 2019 |
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| リンクURL | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15K00057/ | |||||||||
| 抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | 研究成果の概要（和文）：2値アウトカムを比較する2群間ランダム化試験で用いられる正確検定手法は、全員について治療効果がないというsharpな因果帰無仮説のためのものである。Sharpな因果帰無仮説の棄却は、因果リスクが2群間で等しいというweakな因果帰無仮説の棄却を意味しない。よって、sharpな因果帰無仮説では平均因果効果が0ではないことを示せない。本研究では、weakな因果帰無仮説に対する統計的仮説検定手法を議論した。この手法を、Fisherの正確検定の自然な拡張として提示したのをはじめ、層別分析、アウトカムが順序カテゴリカル変数の場合、ベイズ流アプローチへの拡張などを行った。研究成果の概要（英文）：In randomized trials in which two treatment groups are compared with a binary outcome, exact tests are statistical hypothesis tests for the sharp causal null hypothesis that there is no treatment effect for all individuals. The rejection of sharp causal null hypothesis does not mean that the weak causal null hypothesis, which is a hypothesis that causal risks are equal between two treatment groups, is rejected. Therefore, we cannot prove that the average treatment effect is not zero by the sharp causal null hypothesis. In this research, I discussed methods of statistical hypothesis tests for the weak causal null hypothesis. I proposed such a method as a natural extension of Fisher's exact test. Furthermore, I extended the method to several situations such as stratified analysis, the case of an ordinal outcome, and Bayesian approach. | |||||||||
| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 研究種目：基盤研究(C); 研究期間：2015～2018; 課題番号：15K00057; 研究分野：生物統計学; 科研費の分科・細目： | |||||||||
| 資源タイプ(WEKO2) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | Research Paper | |||||||||
| フォーマット | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||||||
