morの解析ブログ

解析疫学、リスクにまつわるメモや計算

「推定」のまわりをさぐる.率の重ね合わせをどう計算するか、因子の性質をどう分けるか、教科書では「解析はMHにより行う、因子が多ければ重回帰を用いる」という風で詳しい例は少ない.独自（のつもり）な思いつきで具体に試行.
　数理を用いるべきアセスメントにも切り込む.

2024年5月のブログ記事

  • crudeから r1r2 の論理式 汎用記述. ばらつきを図示；観光船事例

    ▼　r1r2による率の比較をする記述を改変する 論理式をよりひろく;度数へも 　汎用にしてみる 　ばらつきを表現するのは、楕円で　1 ID分だけぶれを入れてみる ・　観光船事例を調べてみる ■　生起族と抑制族　 　核となる式を最初に定義してしまうと記述が簡単になる 例 0-0　はcrudeを調べる... 続きをみる

  • メモ　 小ｎの曝露で偏差が増し 非曝露の率が平均値に漸近

    ■ 3-3 で気づいたこと 　”曝露Gのnが小さい時、非曝露の率は、平均値に漸近する”ようにみえた 　その因子は曝露が小なのでRDなどの因子効果も不審になる 　 　　　 　曝露、非曝露どちらのGにおいても、小nがあれば率はより　ばらつく ▼　r1、r2のばらつき 　偏差と題... 続きをみる

  • 詳細 osw事例《r１r2》で 因子の性質を逐次調べ　plotする

    ■　r1r2 で ・因子の性質/強さの最も明らかな因子を手掛かりに順次観察値を調べていく 　モデリングやMHで一斉に調整したり、因子を削除して最適なモデルをさがすのとは、別な方法*　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　* r1r2 と呼んでおく；別記事も参照 ・生起性、抑制性の因子が解る都度、... 続きをみる

  • 　解決する方法～RDの成分《 r1r2 》で調べ　plot、読み方

    ■　r1r2；曝露Gの risk；r1と非曝露Gのr2 　解析から直接因子の特徴をみる”のでない”やりかた 　モデリングやMHで一斉に調整したり、因子を削除して最適なモデルをさがすのではなく、性質が明らかな因子を手掛かりに範囲を広げ、順次観察値を調べていく 　　　　　　　　... 続きをみる

  • 解析の課題～　解決する方法の前に

    ・小規模事例でのｎ問題　計算に使う群のnが小さいこと 　因子のrisk値はばらつきが大きくなり、連鎖的に信頼性が下がる ・因子の性質の決定 　強い生起因子、抑制因子は比較的みつかりやすいが、弱いそれらと阻止は容易でない 　さらに、削除すべき無影響因子をみわける方法が思い浮かばない ・RD；率を生か... 続きをみる