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発症リスク比の信頼区間

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【2022年10月5週】 【A000】生物統計学 【A051】コホート研究 【A072】統計的推定

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本稿では、横断研究やコホート研究における発症リスク比の信頼区間の導出を行っています。

なお、閲覧にあたっては、以下の点にご注意ください。

  • スマートフォンやタブレット端末でご覧の際、数式が見切れている場合は、横にスクロールすることができます。
  • 曝露（発症）状況を表す右下の添え字は、「0」である場合（n0,π0 など）や「2」である場合（n2,π2 など）がありますが、どちらも「非曝露群（コントロール群）」を表しています。
  • 漸近的な性質を用いる際は、①中心極限定理が成り立つ、②漸近分散を推定する際に、母数をその一致推定量で置き換えることができるということが成り立つと仮定しています。
  

目次[非表示]

【定理】発症リスク比の信頼区間

【定理】
発症リスク比の信頼区間
Confidence Interval for Risk Ratio

マッチングなしのコホート研究における発症リスク比と対数発症リスク比を δ=RR=π1π0δ^=RR^=π^1π^0θ=log⁡RR=log⁡π1π0θ^=log⁡RR^=log⁡π^1π^0 とするとき、 母集団の発症リスク比の 100(1−α)% 信頼区間は、漸近的に 100(1−α)% C.I.=[δL,δU]δL=exp(θL)δU=exp(θU) で与えられる。 ただし、 θL=θ^−σ^⋅Z0.5αθU=θ^+σ^⋅Z0.5ασ^2=1a−1n1+1b−1n0σ^=S.E.^(θ^)

 

導出

導出

標本対数発症リスク比の漸近分布は、 θ^→dN[log⁡π1−log⁡π0,1−π1n1π1+1−π0n0π0] 標本対数発症リスク比の分散の一致推定量は、 V^(θ^)=1a−1n1+1b−1n0 標本対数発症リスク比の漸近的な標準誤差 S.E.^(θ^)=σ^ は、 σ^=1a−1n1+1b−1n0 母集団の対数発症リスク比の 100(1−α)% 信頼区間は、 θ^−σ^⋅Z0.5α≤log⁡δ≤θ^+σ^⋅Z0.5α ここで、スペースの節約のために以下のようにおいて、 θL=θ^−σ^⋅Z0.5αθU=θ^+σ^⋅Z0.5α 逆変換を行うと、母集団の発症リスク比の 100(1−α)% 信頼区間は、 exp(θL)≤δ≤exp(θU) ◼

 

参考文献

  • マーティン・ガードナー, ダグラス・アルトマン 著, 舟喜 光一, 折笠 秀樹 共訳. 信頼性の統計学：信頼区間および統計ガイドライン. サイエンティスト社, 2001, p.60-62
  • ケネス・ロスマン 著, 矢野 栄二, 橋本 英樹, 大脇 和浩 監訳. ロスマンの疫学. 篠原出版新社, 2013, p.233-234
  • 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.25-26

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大学時代に読書の面白さに気づいて以来、読書や勉強を通じて、興味をもったことや新しいことを学ぶことが生きる原動力。そんな人間が、その時々に学んだことを備忘録兼人生の軌跡として記録しているブログです。

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