汝、ランダム化比較試験を知ることなく現代科学を語ることなかれ

これを知らずに現代科学は語れない、魔法のツール、ランダム化比較試験（RCT）を説明してみたい。 この世には様々なバイアスがあるのだが、疫学データには特に入り込みやすい。酒と健康の関係を考えよう。酒量が多い人と、酒量が少ない人を比較すると、前者が後者より健康だったりする。これで酒は健康にいいと結論づけていいのであろうか？ 1. 逆向きの因果など、この世にバイアスは多い もちろん駄目だ。不健康な人は酒を控えるから、酒量 → 健康と言う因果関係だけではなく、健康 → 酒量と言う因果関係も成立してしまう。これを同時性と言う。相関関係を見ることができても、因果関係を特定する事ができない。ではデータからは、因果関係は分からないのであろうか？ 2. 未知の要因は理論的に分類やコントロールができない そんな事はなくて、健康状態をコントロールできれば分かる。健康で酒を飲む人と、健康で酒を飲まない人を比較し、

[ublftbo]

RCTが至適基準であるという知識を悪用？して、RCTでなければ因果関係については何も言えない、的な展開をする人もいるので、ヒルのクライテリアなんかも合わせて紹介すると、より親切かなと思いました。

[eurisko1]

わかって書いておられると思うが、RCTだけでは、リアルワールドの全てを解決できない。良質なコホートとの組合せが大事だと思う。

[REV]

「因果関係を証明するのに必要なもの」って、学問の分野によって違うからな。RCTが必要な分野もあれば、読んだ原書の厚さとか、単著の数とか、たましいのかたちとか。映像記録がなくても証言があれば充分な分野も

[swiminclouds]

書籍紹介：統計学を拓いた異才たち

[lets_skeptic]

あまり詳しくないので、前向きコホート研究の方が因果関係を主張する場合に強力な根拠になると思い込んでいた。

[counterfactual]

フィッシャーは、喫煙と肺がんに関するヒルとドールの症例対照研究について、RCTでないので因果関係はいえない、と最後まで批判してましたね。

[mobanama]

"RCTにも欠点がある。一つは、人間が対象だと、健康被害が出る場合などに、倫理的に実験ができない"

[steel_eel]

伝家の宝刀だよなー。/あ、伝家の宝刀の意味を勘違いしていたｗ