本稿では、条件付き発症オッズ比と条件付き曝露オッズ比の同等性を証明しています。この事実により、ペア・マッチングされたケース・コントロール研究の妥当性が保証されます。
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【定理】条件付き発症オッズ比と条件付き曝露オッズ比の同等性
【定理】
条件付き発症オッズ比と条件付き曝露オッズ比の同等性
Conditonal Prospective Odds Ratio is Equal to Conditonal Retrospective Odds Ratio
マッチングありのコホート研究とマッチングありのケース・コントロール研究の分割表が同じものであると仮定すると、条件付き発症オッズ比と条件付き曝露オッズ比は、数学的に同値、すなわち、 \begin{align} \mathrm{{OR}_{CRetro}}=\mathrm{{OR}_{CPro}} \end{align} が成り立つ。
証明:条件付き発症オッズ比と条件付き曝露オッズ比の同等性
ペア・マッチングを行ったコホート研究とペア・マッチングを行ったケース・コントロール研究の分割表が同じものであると仮定すると、 \begin{gather} \pi_{ED}=\pi_{11}+\pi_{12}=\phi_{11}+\phi_{12}=\phi_{DE}\tag{1}\\ \pi_{\bar{E}D}=\pi_{11}+\pi_{21}=\phi_{21}+\phi_{22}=\phi_{D\bar{E}}\tag{2}\\ \pi_{E\bar{D}}=\pi_{21}+\pi_{22}=\phi_{11}+\phi_{21}=\phi_{\bar{D}E}\tag{3}\\ \pi_{\bar{E}\bar{D}}=\pi_{12}+\pi_{22}=\phi_{12}+\phi_{22}=\phi_{\bar{D}\bar{E}}\tag{4} \end{gather} 式 $(1) \sim (4)$ と後ろ向き条件付き曝露オッズ比の定義式より、 \begin{align} \mathrm{{OR}_{CRetro}}&=\frac{\phi_{DE}}{\phi_{D\bar{E}}} \cdot \frac{\phi_{\bar{D}\bar{E}}}{\phi_{\bar{D}E}}\\ &=\frac{\pi_{ED}}{\pi_{\bar{E}D}} \cdot \frac{\pi_{\bar{E}\bar{D}}}{\pi_{E\bar{D}}}\\ &=\frac{\pi_{ED}}{\pi_{E\bar{D}}} \cdot \frac{\pi_{\bar{E}\bar{D}}}{\pi_{\bar{E}D}}\\ &=\mathrm{{OR}_{CPro}} \end{align} $\blacksquare$
【定理】前向き・後ろ向きの対称性の帰無仮説の同等性
【定理】
前向き・後ろ向きの対称性の帰無仮説の同等性
Prospective Symmetry Null Hypothesis of is Equal to Retrospective One
マッチングありのコホート研究における対称性の帰無仮説とマッチングありのケース・コントロール研究における対称性の帰無仮説は、数学的に同値、すなわち、 \begin{align} H_0:\pi_{12}=\pi_{21}\Leftrightarrow H_0:\phi_{12}=\phi_{21} \end{align} が成り立つ。
証明:前向き・後ろ向きの対称性の帰無仮説の同等性
〔1〕後ろ向き→前向きの同等性
後ろ向きの対称性の帰無仮説
\begin{align}
H_0:\phi_{12}=\phi_{21}
\end{align}
が成り立つとき、
式 $(1),(3)$ より、
\begin{align}
\phi_{DE}&=\phi_{\bar{D}E}\\
\Leftrightarrow\phi_{11}+\phi_{12}&=\phi_{11}+\phi_{21}\\
\Leftrightarrow\phi_{12}&=\phi_{21}
\end{align}
同時に、式 $(1),(3)$ より、
\begin{align}
\phi_{DE}&=\phi_{\bar{D}E}\\
\Leftrightarrow\pi_{ED}&=\pi_{E\bar{D}}\\
\Leftrightarrow\pi_{11}+\pi_{12}&=\pi_{21}+\pi_{22}\tag{5}
\end{align}
また、
\begin{align}
\phi_{DE}=1-\phi_{D\bar{E}} \quad \phi_{\bar{D}E}=1-\phi_{\bar{D}\bar{E}}
\end{align}
という関係があるので、
\begin{align}
\phi_{DE}&=\phi_{\bar{D}E}\\
\Leftrightarrow1-\phi_{D\bar{E}}&=1-\phi_{\bar{D}\bar{E}}\\
\Leftrightarrow\phi_{D\bar{E}}&=\phi_{\bar{D}\bar{E}}
\end{align}
式 $(2),(4)$ より、
\begin{align}
\phi_{DE}&=\phi_{\bar{D}E}\\
\Leftrightarrow\pi_{\bar{E}D}&=\pi_{\bar{E}\bar{D}}\\
\Leftrightarrow\pi_{11}+\pi_{21}&=\pi_{12}+\pi_{22}\\
\Leftrightarrow\pi_{11}&=\pi_{22}\tag{6}
\end{align}
式 $(5),(6)$ より、
\begin{align}
\pi_{11}+\pi_{12}&=\pi_{21}+\pi_{22}\\
\Leftrightarrow\pi_{12}&=\pi_{21}
\end{align}
〔2〕前向き→後ろ向きの同等性
前向きの対称性の帰無仮説
\begin{align}
H_0:\pi_{12}=\pi_{21}
\end{align}
が成り立つとき、
式 $(1),(2)$ より、
\begin{align}
\pi_{ED}&=\pi_{\bar{E}D}\\
\Leftrightarrow\pi_{11}+\pi_{12}&=\pi_{11}+\pi_{21}\\
\Leftrightarrow\pi_{12}&=\pi_{22}
\end{align}
同時に、式 $(1),(2)$ より、
\begin{align}
\pi_{ED}&=\pi_{\bar{E}D}\\
\Leftrightarrow\phi_{DE}&=\phi_{D\bar{E}}\\
\Leftrightarrow\phi_{11}+\phi_{12}&=\phi_{21}+\phi_{22}\tag{7}
\end{align}
また、
\begin{align}
\pi_{ED}=1-\pi_{E\bar{D}} \quad \pi_{\bar{E}D}=1-\pi_{\bar{E}\bar{D}}
\end{align}
という関係があるので、
\begin{align}
\pi_{ED}&=\pi_{\bar{E}D}\\
\Leftrightarrow1-\pi_{E\bar{D}}&=1-\pi_{\bar{E}\bar{D}}\\
\Leftrightarrow\pi_{E\bar{D}}&=\pi_{\bar{E}\bar{D}}
\end{align}
式 $(3),(4)$ より、
\begin{align}
\pi_{ED}&=\pi_{\bar{E}D}\\
\Leftrightarrow\pi_{E\bar{D}}&=\pi_{\bar{E}\bar{D}}\\
\Leftrightarrow\phi_{11}+\phi_{21}&=\phi_{12}+\phi_{22}\tag{8}
\end{align}
式 $(7)-(8)$ より、
\begin{gather}
\phi_{12}-\phi_{21}=\phi_{21}-\phi_{12}\\
2\phi_{12}=2\phi_{21}\\
\phi_{12}=\phi_{21}
\end{gather}
$\blacksquare$
参考文献
- ジョン・ラチン 著, 宮岡 悦良 監訳, 遠藤 輝, 黒沢 健, 下川 朝有, 寒水 孝司 訳. 医薬データのための統計解析. 共立出版, 2020, p.236-238
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