分割表の諸検定の同等性

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【2022年11月1週】 【A000】生物統計学 【A051】コホート研究 【A052】ケース・コントロール研究 【A073】統計的仮説検定

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曝露と発症の関連を調べるための検定方法には、①発症リスク差に関する検定、②ピアソンの χ2検定(独立性の検定)、③コクラン検定、④マンテル・ヘンツェル検定などの方法がありますが、本稿では、これらの方法は漸近的に、数学的に同値であることを証明しています。

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。

【命題】分割表の諸検定の同等性

【命題】
分割表の諸検定の同等性
Statistical Tests for Contingency Table are Equal to Each Other

曝露と発症の関連を調べるための分割表に関する検定方法にはいくつかの方法があるが、次の4つの方法は数学的に同値である。

発症リスク差に関する検定 Z0=n1n0(π^1π^0)Nπ^(1π^)χ02=n1n0(π^1π^0)2Nπ^(1π^) ピアソンの χ2検定(独立性の検定) χP2=N(adbc)2n1n0m1m0 コクラン検定 χC2=(n0an1bN)2n1n0m1m0N3 マンテル・ヘンツェル検定 χMH2=(an1m1N)2m1m0n1n0N2(N1) これらの検定統計量に対し、漸近的に χ02=χP2=χC2=χMH2

証明

証明

(i)コクラン検定の検定統計量
検定統計量の形式を整理すると、 χC2=(an0bn1)2N2N3n1n0m1m0(1)=N(an0bn1)2n1n0m1m0

(ii)ピアソンの χ2検定の検定統計量
検定統計量は、 χP2=N(adbc)2n1n0m1m0 ここで、c=n1a,d=n0b なので、 [a(n0b)b(n1a)]2=(an0abbn1+ab)2=(an0bn1)2 したがって、 (2)χP2=N(an0bn1)2n1n0m1m0

(iii)発症リスク差に関する検定の検定統計量
検定統計量を2乗すると、 χ02=n1n0(π^1π^0)2Nπ^(1π^) ここで、各値の推定量 π^1=an1π^0=bn0π^=m1N を代入すると、 分子は、 n1n0(π^1π^0)2=n1n0(an1bn0)2=n1n0(an0bn1n1n0)2=(an0bn1)2n1n0 分母は、 Nπ^(1π^)=Nm1Nm0N=m1m0N したがって、 χ02=(an0bn1)2n1n0Nm1m0(3)=N(an0bn1)2n1n0m1m0

(iv)マンテル・ヘンツェル検定の検定統計量
検定統計量の形式を整理すると、 χMH2=(an1m1N)2N2(N1)m1m0n1n0={a(n0+n1)n1(a+b)}2N2N2(N1)m1m0n1n0=(an0bn1)2N2N2(N1)m1m0n1n0(4)=(N1)(an0bn1)2m1m0n1n0 サンプルサイズが十分に大きく、1の差が無視できるとき、 limNN1=N

したがって、式 (1),(2),(3),(4) より、漸近的に χ02=χP2=χC2=χMH2

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.38-43

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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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