多変量解析―説明変数の選び方（新谷歩） | 2011年 | 記事一覧 | 医学界新聞 | 医学書院

今日から使える 医療統計学講座 【Lesson6】 多変量解析――説明変数の選び方 新谷歩（米国ヴァンダービルト大学准教授・医療統計学） （2945号よりつづく） 臨床研究を行う際，あるいは論文等を読む際，統計学の知識を持つことは必須です。 本連載では，統計学が敬遠される一因となっている数式をなるべく使わない形で，論文などに多用される統計，医学研究者が陥りがちなポイントとそれに対する考え方について紹介し，臨床研究分野のリテラシーの向上をめざします。 通常ランダム化の行われていない観察研究では，効果を明らかにしたいリスク因子と絡んでさまざまな因子がアウトカムに影響を及ぼすため，それらの因子（交絡因子）の影響を補正する手段として，多変量回帰分析が有効であることを第2回（第2933号）でお話ししました。回帰分析にこれらの交絡因子を説明変数として加えることで，数学的に交絡の影響を取り除きます。では

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ロジスティック回帰の説明変数の選び方

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多変量解析――説明変数の選び方