できる！ 傾向スコア分析 SPSS･Stata･Rを用いた必勝マニュアル
商品紹介
傾向スコア分析は、観察データを用いて擬似ランダム化を行うなど、適応による交絡の影響を調整する画期的な統計手法である。しかし近年、この手法が誤用・乱用されているケースも少なくない。本書では、傾向スコア分析の基礎理論や3種類の統計ソフトを使った実践的な解析手順を、豊富な画像やスクリプトを使ってわかりやすく解説。傾向スコア分析を“正しく”使うためのスキルを、この一冊でマスターできる。解説で使用したサンプルデータはダウンロード配信中。
目次
- I 理論編
第1章 傾向スコア分析とは
1 介入研究と観察研究
1. 介入と観察
2. ランダム化比較試験と「タイムマシン試験」
3. 観察研究
4. 擬似ランダム化
2 傾向スコア分析の概念と実例
1. 傾向スコア分析の概念
2. 傾向スコア分析の実例
第2章 傾向スコア分析の方法と注意点
1 傾向スコア分析の方法
1. 傾向スコアの計算
2. c統計量の計算
3. 傾向スコア・マッチング
4. 逆確率による重み付け
5. 傾向スコアによる調整
2 傾向スコア分析の限界
1. c統計量が低すぎる場合
2. c統計量が高すぎる場合
3. 未測定交絡因子の問題
4. 傾向スコア分析の正しい適用
＜発展学習＞ 多重傾向スコア
II 実践編
第3章 SPSSを用いた傾向スコア分析
1 SPSSの概要
1. SPSSとは
2. SPSSの操作画面
2 データの読み込みと確認
1. サンプル・データセット
2. データの読み込み
3. データの確認
3 傾向スコアの計算
1. ロジスティック回帰による傾向スコアの計算
2. ROC曲線
3. 傾向スコアの分布の視覚化
4 傾向スコアによる調整
1. ロジスティック回帰
2. 重回帰分析
5 逆確率による重み付け
1. 重み付け係数の計算
2. 重み付け前後のバランスの確認
3. 治療効果の推定
6 傾向スコア・マッチング
1. マッチングの実行
2. マッチング後のバランスの確認
3. 治療効果の推定
第4章 Stataを用いた傾向スコア分析
1 Stataの概要
1. Stataとは
2. Stataの操作画面
2 データの読み込みと確認
1. サンプル・データセット
2. データの読み込み
3. データの確認
3 傾向スコアの計算
1. ロジスティック回帰による傾向スコアの計算
2. ROC曲線
3. 傾向スコアの分布の視覚化
4 傾向スコアによる調整
1. ロジスティック回帰
2. 重回帰分析
5 逆確率による重み付け
1. 重み付け係数の計算
2. 重み付け前後のバランスの確認
3. 治療効果の推定
4. teffectsを用いた逆確率による重み付け
6 傾向スコア・マッチング
1. マッチングの実行
2. マッチング後のバランスの確認
3. 治療効果の推定
4. teffectsを用いた傾向スコア・マッチング
第5章 Rを用いた傾向スコア分析
1 Rの概要
1. Rとは
2. RとRStudio のダウンロード
3. RStudioの操作画面
2 データの読み込みと確認
1. サンプル・データセット
2. データの読み込み
3. データの確認
3 傾向スコアの計算
1. ロジスティック回帰による傾向スコアの計算
2. ROC曲線
3. 傾向スコアの分布の視覚化
4 傾向スコアによる調整
1. ロジスティック回帰
2. 重回帰分析
5 逆確率による重み付け
1. 重み付け係数の計算
2. 重み付け前後のバランスの確認
3. 治療効果の推定
6 傾向スコア・マッチング
1. マッチングの実行
2. マッチング後のバランスの確認
3. 治療効果の推定
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