多変量解析における変数選択とその数 - Qiita
はじめに 多変量解析では、共変量と呼ばれる変数を決定する必要があります。 この変数の決定方法とその数についてまとめます。 変数選択について 結論から述べると、変数選択は「データを見ずに、アウトカムが同じ先行文献や医療・福祉などデータに関する専門家の意見を元に決定する」が最も良い方法となります。 これは、データの p 値などに引きずられずに、かつ必要な変数を除いてしまうことなく因果関係のあるデータを抽出できるためです。 一部の文献などで検定結果の比較を元に p 値の小さい変数を決定したり、ステップワイズ法で p 値の小さい順に決定するということを述べているものがありますが、この方法には問題があります。 p 値だけで決定してしまった場合、決定する変数と目的変数間の因果関係などは全く考慮されません。 そのため、特に医療・福祉統計において多くある、絶対に除いてはいけない変数を除いてしまうことがあり
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
ステップワイズ法とは？意味や強制投入法との違いなどをわかりやすく解説！｜いちばんやさしい、医療統計
重回帰分析やロジスティック回帰分析などの多変量解析での説明変数を選ぶ際に、よく”ステップワイズ法”という方法が使われています。 しかし 「ステップワイズ法ってどんな方法？」 「ステップワイズ法って良いの？」 などといった疑問を持っている方も多いはずです。 最近は「ステップワイズ法は使わないほうがいい」という批判もみられるようになってきました。 実際のところはどうなのでしょうか？ 本記事ではステップワイズ法とはどういう方法なのか、どんなメリットがあるのか、なぜ批判されるのか、解説していきたいと思います。 初心者の方でも大丈夫なように、なるべく分かりやすく解説していきますね！ ステップワイズ法（変数増減法）とはどんな方法？強制投入法との違いは？ ステップワイズ法（変数増減法）とは？ ステップワイズ法とは投入した説明変数の中で、目的変数と関係する変数を”自動で”選んでくれる方法です。 ちなみに変
多変量解析における独立（説明）変数の選び方
シロート統計学講座をUdemyで公開しています。3時間の動画で、統計学の基礎からEZRでの解析実施を一気に学べます。統計解析の初心者の方でも、基本的な統計解析が実践できるレベルを目指すことができます。＞＞＞Udemy「シロート統計学講座」 独立変数を慎重に選ぶ理由 多変量解析は因果関係を推測したり、群間の背景因子を補正したりと、とても便利なものです。一方で独立変数の選び方によって、P値の変動がとても大きいのも事実です。 例えば、A・B・Cを独立変数にするとAに有意差が出るのに、A・C・Dを独立変数とするとAの有意差はなくなる、ということが起こり得るんですよね。となると、Aに有意差が出るように独立変数を選択する、というように恣意的な選択になりかねません。 研究というのは再現性（誰がやっても同じ結果になる）が大事な要素なので、独立変数の選び方で結果が異なるようでは再現性は乏しいですよね。 そも
多変量解析の説明変数は何個が適切？変数の正しい選び方とは？｜いちばんやさしい、医療統計
多変量解析での説明変数は何個が適切なの？多いとどうなる？ 多変量解析（重回帰分析・ロジスティック回帰分析・Cox比例ハザードモデル）での説明変数の適切な数 大阪市立大学大学院の教授で統計の専門家である新谷歩先生は、説明変数の目安として以下の数を推奨しています。 重回帰分析(目的変数が連続変数の場合：共分散分析) →n数を15で割った数まで ロジスティック回帰分析(目的変数が2値のカテゴリカルデータの場合) →アウトカムのうち少ない方のn数を10で割った数まで Cox比例ハザードモデル（Cox回帰） →イベントありのn数を10で割った数まで この目安は非常に分かりやすく、ひとまずこの基準に従っておけば問題ありません。 ここで、”目安”と表現したのには理由があります。 実は説明変数の数に絶対の答えはなく、統計家の中でもしばしば意見が分かれるからです。 ただ確実に言えることが一つあります。 それ
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