【今日の授業】疫学と統計

午前は疫学の授業。

今日からの授業で、しばらく疫学調査におけるErrorとBiasについて習っていきます。まずErrorの種類について。ErrorにはRandom errorとSystematic errorがある。Random errorは、サンプリングにより生じるエラーで、

こちらは統計で習っている各種テクニックを使い補正していく。（Confidence intervalとか）Systematic errorはBiasとも呼ばれ、Selection bias、Information bias、Confounding biasに分類される。Selection biasはサンプルの選び方によって生じるBiasで、例えばCase-control studyで、control groupを選ぶときにPopulationベースではなくHospitalベースのグループを選ぶとBiasがかかってしまう（一般人口を代表していないため）ことがあります。Information biasは、Exposure statusとOutput statusのMisclasificationによって生じるもので、randome or non-differentialとnon-random or differentialとの分けられます。前者はmisclasificationがexposure, outputそれぞれと独立して起こるもの、後者は関連して起こるもので、後者はさらにrecall biasとobserver biasとに分けられます。後者は、Outputを知っていることによって、対象者と調査者それぞれ先入観を持って、Exposureを判定してしまう（または逆）ことを表しています。前者については明日習うとのこと。

あまりにたくさんの種類と事例が出てきたのですこしこんがらがっている気がしますが、次回以降で、今回深く触れていないものが取り上げられるので、その都度理解していって、最終的に全体の理解をしなければならないので、ここしばらくは少し大変そう。しかもBiasは疫学の中でも非常に重要な要素なので、きちんと理解しておかなければならないところのようです。調査の種類もたくさんある中で、それぞれの調査で、どんなBiasがあって、どのような影響を与えるのか、きちんと押さえなければならないというのは、かなりの量を理解して覚えな蹴れならないと言うことですね。

午後は、統計の授業でしたが、今日は前半のまとめのテストということで、レクチャーは全体のまとめの授業、その後40分で15問の問題（選択式）を解きました。とは言っても、今日のテストはプログレステストで成績には反映されないと言うことで、自分の弱点をつかむようにとのことでした。選択しに微妙な言い回しが多く、いくつかひっかかってしまいました。P-valueが小さいときは、Null hypothesisが正しいのではなく、正しい確立が高いと言わなければならないということを忘れていて2問ほど存しました。また、これまでZやらTやらChi-squareやらのテストを習ってきて、どういうときに使うのかということまでは先週復習したのですが、その結果のP-valueを見せられたときに、どう解釈するのか、特にStratified chi-squareとかmacnimarとかは、正確に記憶できてないことが分かりました。先週一緒に勉強したアフガンの留学生と、テスト後に答え合わせをして、お互いに同じところで引っかかっているのを見て、また一緒に勉強することになりました。こうしてテストを受けてみると、学校の意図通り、自分が何が分かっていて何が分からないのかよく分かって、勉強のポイントが分かってきます。昔は、テストというと成績のことしか考えていませんでしたが、ここにきてやっと本当に自分から学ぶことの大切さを感じています。