今日の午前は疫学の授業。
今回は、統計の授業とも非常に関連が深い内容で、Confounding & Interactionについて。confoundingとは、隠れたVariableで、結果に影響をするけど分からないものだそうです。統計で習ったとおり、ExposureとOutcomeに影響しながら、Causal pathway上にないものになります。要すれば、代替の説明と言えるそうです。
Confoundingを見つけるためには、Stratificationといって、Confoundingと考えられる要素の有無で、分けてExposureとOutcomeの関係を見る(Odds Ratioが使われます)方法をとります。(Mantel-Haenzel)またStandardisationという方法もあるそうですが、これは来週習うそうです。
最後にInteractionとEffect Modificationというのが出てきましたが、正直なところきちんと理解できていないと思います。ここは要復習です。
午後の統計の授業は先週に引き続き、Data Analysis演習。今日中に終えて、明日の提出期限に間に合わせたいところです。内容は、今日の午前に習った、Confounderの有無を与えられたデータセットから導くというもので、手順としては、ExposureとStatisticalにAssociationがある要素をChi-Squareテストで調べ、次にOutcomeも同様に調べて、PotentialなConfoudingを見つけ、最後にStratificationをして、Confoundingかどうか結論づけるのですが、最後のところまではうまく分析できたのですが、Stratifyしたときに、その段階でRate Ratioが違っていたため、Adjusted RRを出す必要はないということは、学習済みだったのですが、これをどうInterpretするかが問題でした。結局私は、Effect Modifierとして結論づけてレポートに書いたのですが、周りに聞いても様々で、来週答えが返るまで、確信がもてないところです。
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