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独学で因果推論を学ぼうと思うと、どの解説も難しく感じます。 ある程度勉強している私がそのような日本語の解説をみても難しく感じる程なので、初学者にはかなりハードルが高いかも知れません。 このシリーズ、誰でもわかるように、かなり噛み砕いて疫学や因果推論のコンセプトを解説します。 今回の記事では、「counterfactual」「consistency」「exchangeability」という、因果推論の根本となる概念の説明です。 因果推論特有の数式にも慣れましょう。 Counterfactual（反事実現実）を理解する 因果推論をざっくりというと、「もし〇〇が起こっていなかったら☓☓となっていたか」を知ること。 今心筋梗塞だとして、もし飲酒をしてなかったら、心筋梗塞になっていなかったのかどうか でもこんなのはわかりませんよね。 *よく教科書に「タイムマシンがなきゃわからないですよね」ってありま

ビッグデータの時代。解析方法も発展した。 データをたくさん使った観察研究なら、色々言える気がします。 お金も手間も時間もかかる、ランダム化試験ってやる意味あるんでしょうか。 また、観察研究とランダム化試験ではどれくらい結論に差がでるものなのでしょうか。 そもそも、本質的にはどんな違いがあるのでしょう。 誰しも思うこれらの疑問を、「観察研究で示されたエビデンスが、実は真逆だとRCTで示された事案」を基に解説していきます。 ランダム化試験（RCT）ってなんでやるんでしょう。 そりゃあ、ランダムに割り振ってアウトカムを見れば、フェアな比較で「その介入の効果」という因果関係が言える気がします（因果関係と相関関係の違いはこちら）。 しかし、今や色んな情報が取れるし、解析方法も進歩しています。 観察研究でよくないですか？ ランダム化試験って、「〇〇が☓☓に効くか」という1つのことを証明するために、何千

ratio, proportion, rate, percentage：どれも「比」を意味しますが、実は意味が違います。 この記事ではこれら「比」の単語の科学的に正しい使い方を解説します。 *口語での使い方ではないので注意ください。 Ratio, proportion, rate, percentageの違いを解説 「比」という概念は科学で（科学でなくとも）非常に重要です。 日本語でも「割合」という似たような単語がありますが、英語には「ratio, proportion, rate」あたりが該当するかと思います。 しかし科学論文において、これら3つの英単語は同義語でないのです・・！！ どういう意味、定義なのかはっきりさせて置くことは、これらを科学的に厳密な意味として用いている論文を解釈する上で必須の知識となります。 この記事は一昔前のAmerican Journal of Epidemio

市販のサプリはほとんど健康効果が見込めません。 ビタミンDだけが、「条件に当てはまる（多くの）人がサプリからの摂取を考えるべき唯一のビタミン」と言えます。 食品からの十分な摂取は難しい。 この記事では、ビタミンD摂取と健康の関連性、サプリの効果、副作用等を、科学的根拠を基に優しく解説します。 「ビタミンDサプリを飲むべきタイミング」を知りましょう。

感染予防のため、人々の生活習慣が変わりました。 日本ではマスクしていないと白い目で見られるようになり、アメリカ含め一部の国ではマスク着用が義務化されるようになりました。 つい数ヶ月前まで、アメリカ人がマスクを着けるなんて異常事態だったのに。 この背景には、マスク着用による感染予防効果のエビデンスが見直された経緯があります。 新しく凄い研究が行われたわけではありません。 *唾液がフィルターされるんだからマスクした方が良いに決まってる、と思うあなたへ。 マスクの表面を触った手で顔を触れれば、マスクしている意味はありません。 ディスポーザルで使わないなら、より効率的にウイルスをマスクの表面に集めてしまう、という考え方もできます。 「理論的に効果があるはずだ」というものを立証するのが疫学研究で、立証されないものはされるものの数十倍多いです。 薬の臨床試験がなかなかうまく行かない（＝新薬の候補はたく

「エビデンス」とは、その因果関係（コーヒーが心血管病を予防するか、など）がどれくらい信頼できるかです。 「エビデンスレベル」とは、その因果関係の信頼性のレベルです。 *** 少し細かく説明します。 エビデンスは研究をもとに決まります。 よって、研究の信頼性＝エビデンス、ということになります。 実は研究のデザインによって、信頼性が大きく異なります。 ↓ ・患者一人だけを対象にした症例研究は、その人にしか当てはまらないかもしれないので、信頼性は低い ・1000人のコホート研究（1000人の生活習慣や病気罹患を追跡調査した研究）は、それなりに信頼できる ・10万人の研究は、より信頼性が高い ・ランダム化研究はもっと信頼できる ・10個のランダム化研究を併せて解析したもの（メタ解析）は更に信頼できる

最新論文から「酒に関するエビデンス（科学的根拠）」をわかりやすく紹介し、正しい酒の飲み方を提案します。 お酒は健康に悪いのか、百薬の長なのか。 ビールより少量のワインがいいのか。 巷に溢れるアルコールに関する嘘・デマを見抜けるようになりましょう。 *2021年9月27日にエビデンスを更新しました。 *飲みすぎが健康に悪いことは当たり前すぎるので、この記事では解説しません。 「お酒と健康」の嘘と真実：少量でもNGか お酒と健康の関連性については、実に数十年以上研究が行われてきています。 それにより、科学的に妥当と考えられる一定の見解が形成されつつも、それでも決着のついていない事柄もあります。 これを正しく理解するには、 ・最新のインパクトのある一つの論文 だけでは不十分で、 ・その研究に至った歴史（数千本の論文の大まかな概要） を知っておく必要があります。 まずは、この後者を1分で紹介します