統計的推測理論に基づく欠測データへの対処法:Rを用いた実例による実践的学習 ~多重補完法を超えて~

\統計的推測理論の観点よりMI法の理論的背景や必要な仮定、利用上の注意点などを概説します/

概要

【受講料金】

一般料金:11,000円

学生料金:5,500円

【本セミナーの学習内容】
  • 統計的推測理論に基づく多重補完法の理論的背景や必要な仮定、利用上の注意点などを学べます
  • 統計的推測理論に基づく欠測データ解析法として、逆欠測確率重み付け法および二重ロバスト法について学べます
  • Rでのデモを通して理解を深めることができます
【セミナー概要】

 臨床研究や疫学研究を行う際、一部の対象者で解析に必要な変数が欠測することは避けられない課題です。例えば、請求情報データなどの大規模医療情報データを用いる場合に、血清クレアチニン値や、ヘモグロビンA1cなどの検査値が全員で取得されていないことは一般的です。 

  多くの医学研究ではこのような欠測データ問題に対し、多重補完(multiple imputation, MI) 法が用いられています。これは、欠損値に対して同時分布に基づき複数回の補完後興味のある推定を行い、それらを統合して一つの推定値を求める方法です。 

MI法は多くの統計ソフトウェアで容易に実行でき、欠測のない完全データに対する解析手法をそのまま用いられることから、非常に実用的な手法ですが、その理論的な背景や、その長所・限界などの特徴が十分に理解されないまま漫然と使用されています。 

 本セミナーでは、欠測データ問題に対する統計的推測理論の観点よりMI法の理論的背景や必要な仮定、利用上の注意点などを概説します。具体的には、 

  • なぜ“多重”補完を行うのか 
  • ベイズ型MI法と頻度論型MI法の違い 
  • 補完モデル構築上の課題 
  • 推定値の分散の算出法 

などについて解説を行う予定です。 

また、その特徴からMIはすべての欠測データ問題に対して万能ではなく、他の手法を用いることが適切な状況があります。 

 

 本セミナーでは、その代替手法として、逆欠測確率重み付け(inverse probability of missing weighting, IPMW) 法および二重ロバスト法を紹介し、その特徴や実装法を紹介します。二重ロバスト法はMI法とIPMW法を組み合わせた手法であり、MI法における補完モデルとIPMW法における欠測モデルのいずれかが正しければ一致推定が可能となる有用な手法です。 

 

講義後には、仮想的な欠測データを用い、Rを利用したMI法、IPMW法および二重ロバスト法の実行例をお示しします。 

 

統計的推測理論に基づいて欠測データ解析を解説した日本語の書籍がほとんどなく、その点でも本セミナーは非常に有用と考えます。 

【このような方におすすめ】
  • データの欠測によるバイアスを減少させ、解析結果の精度と信頼性を高めるための手法に興味がある方
  • 統計学の理論や方法論に関心があり、特に統計的推測理論に基づく多重補完法や他の欠測データ解析法の理論的背景を深く学びたい方
  • 医療分野での研究に従事している方や医療データの解析に興味を持つ方々で、欠測データの処理方法を学びたい方
  • Rを使ったデータ解析に興味があり、欠測データ解析手法を実際にRで実行するスキルを習得したい方

【講師紹介】

竹内 由則(横浜市立大学 准教授)

所属:横浜市立大学学術院(国際総合科学群)データサイエンス学部 データサイエンス学科 准教授

学位:博士(獣医学)(東京大学)

個人HPはこちら

[経歴]

2024年1月 - 現在:国立国際医療研究センター, 臨床研究センター データサイエンス部 臨床疫学研究室, 客員研究員

2023年4月 - 現在:東京大学大学院情報学環, 生物統計情報コース, 非常勤講師

2023年4月 - 現在:横浜市立大学 学術院(国際総合科学群), データサイエンス学部 データサイエンス学科, 准教授

[最近の論文]

Estimation of the causal effects of time-varying treatments in nested case-control studies using marginal structural Cox models

Ocular adverse events after influenza vaccination in older adults: self-controlled case series using a large database in Japan

The utility of the self-controlled study design for pharmacoepidemiological studies without an active comparator medication using a medical information database: An application to assess the risk of varenicline on cardiovascular outcomes

ご参加にあたって(必ずご確認ください)

【申込方法】

ご参加を希望される一般の方は、画面上部の「一般申込はこちら」をクリックし、お支払いをお願い申し上げます。

学生の方は、画面上部の「学生申込はこちら」をクリックし、Googleフォームへのご記入をお願い申し上げます。

【申込期限】

本セミナーの申込期限は以下です。期限の延長などは致しかねますので、参加をご希望の方はお早めに申込ください。

  • 一般申込期限:開催日前日 23:59まで
  • 学生申込期限:開催日の3営業日前 23:59まで
【注意事項】

お申し込みを検討される方は、下記について必ずご確認ください。

  • 本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
  • お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日に送付いたします。
  • 開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
  • 講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。
  • 本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 / 講義資料 / 演習資料(演習のあるセミナーのみ)3点を配布いたします。
  • お申し込み後、諸事情によりリアルタイムでのご参加が難しくなってしまった方にも、上記3点の資料を配布いたします。
  • アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。
  • 領収書を希望の方は、当社HPのお問い合わせフォーム経由よりお問い合わせください。
  • 万が一、開催時間になっても事前案内メール(Zoomの参加URLや講義資料など)が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。
  • 参加URLはメールにてご案内いたします。no-spare.comドメインより受け取ることができるように設定をお願い申し上げます。
【禁止事項】
  • セミナーの録音や録画撮影などはご遠慮ください。
  • セミナーで配布した一切の資料 / 動画を無断で公開・転載することは固く禁じます。
【免責事項】
  • 本セミナーの内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。
  • 主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本セミナーの一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。
  • 弊社ドメインをブロックしていたことによりメールが受け取れなかったことによる参加の遅れや欠席などの責任は負いかねますので、ご了承ください。

上記が発生する場合は、当社から受講者に対して、本ページやSNS、電子メールなどで事前にお知らせいたします。

ただし、事由によっては事前のお知らせがないことを予めご了承ください。

【個人情報提供に関するご承諾について】

セミナーのお申し込みフォームや支払いフォームにご記入いただく個人情報は、当社のプライバシーポリシーに則り、適切かつ厳格に取り扱います。

統計的推測理論に基づく欠測データへの対処法:Rを用いた実例による実践的学習 ~多重補完法を超えて~

\統計的推測理論の観点よりMI法の理論的背景や必要な仮定、利用上の注意点などを概説します/
申込はこちら

概要

【受講料金】

一般料金:11,000円

学生料金:5,500円

【本セミナーの学習内容】
  • 統計的推測理論に基づく多重補完法の理論的背景や必要な仮定、利用上の注意点などを学べます
  • 統計的推測理論に基づく欠測データ解析法として、逆欠測確率重み付け法および二重ロバスト法について学べます
  • Rでのデモを通して理解を深めることができます
【セミナー概要】

 臨床研究や疫学研究を行う際、一部の対象者で解析に必要な変数が欠測することは避けられない課題です。例えば、請求情報データなどの大規模医療情報データを用いる場合に、血清クレアチニン値や、ヘモグロビンA1cなどの検査値が全員で取得されていないことは一般的です。 

  多くの医学研究ではこのような欠測データ問題に対し、多重補完(multiple imputation, MI) 法が用いられています。これは、欠損値に対して同時分布に基づき複数回の補完後興味のある推定を行い、それらを統合して一つの推定値を求める方法です。 

MI法は多くの統計ソフトウェアで容易に実行でき、欠測のない完全データに対する解析手法をそのまま用いられることから、非常に実用的な手法ですが、その理論的な背景や、その長所・限界などの特徴が十分に理解されないまま漫然と使用されています。 

 本セミナーでは、欠測データ問題に対する統計的推測理論の観点よりMI法の理論的背景や必要な仮定、利用上の注意点などを概説します。具体的には、 

  • なぜ“多重”補完を行うのか 
  • ベイズ型MI法と頻度論型MI法の違い 
  • 補完モデル構築上の課題 
  • 推定値の分散の算出法 

などについて解説を行う予定です。 

また、その特徴からMIはすべての欠測データ問題に対して万能ではなく、他の手法を用いることが適切な状況があります。 

 

 本セミナーでは、その代替手法として、逆欠測確率重み付け(inverse probability of missing weighting, IPMW) 法および二重ロバスト法を紹介し、その特徴や実装法を紹介します。二重ロバスト法はMI法とIPMW法を組み合わせた手法であり、MI法における補完モデルとIPMW法における欠測モデルのいずれかが正しければ一致推定が可能となる有用な手法です。 

 

講義後には、仮想的な欠測データを用い、Rを利用したMI法、IPMW法および二重ロバスト法の実行例をお示しします。 

 

統計的推測理論に基づいて欠測データ解析を解説した日本語の書籍がほとんどなく、その点でも本セミナーは非常に有用と考えます。 

【このような方におすすめ】
  • データの欠測によるバイアスを減少させ、解析結果の精度と信頼性を高めるための手法に興味がある方
  • 統計学の理論や方法論に関心があり、特に統計的推測理論に基づく多重補完法や他の欠測データ解析法の理論的背景を深く学びたい方
  • 医療分野での研究に従事している方や医療データの解析に興味を持つ方々で、欠測データの処理方法を学びたい方
  • Rを使ったデータ解析に興味があり、欠測データ解析手法を実際にRで実行するスキルを習得したい方

【講師紹介】

竹内 由則(横浜市立大学 准教授)

所属:横浜市立大学学術院(国際総合科学群)データサイエンス学部 データサイエンス学科 准教授

学位:博士(獣医学)(東京大学)

個人HPはこちら

[経歴]

2024年1月 - 現在:国立国際医療研究センター, 臨床研究センター データサイエンス部 臨床疫学研究室, 客員研究員

2023年4月 - 現在:東京大学大学院情報学環, 生物統計情報コース, 非常勤講師

2023年4月 - 現在:横浜市立大学 学術院(国際総合科学群), データサイエンス学部 データサイエンス学科, 准教授

[最近の論文]

Estimation of the causal effects of time-varying treatments in nested case-control studies using marginal structural Cox models

Ocular adverse events after influenza vaccination in older adults: self-controlled case series using a large database in Japan

The utility of the self-controlled study design for pharmacoepidemiological studies without an active comparator medication using a medical information database: An application to assess the risk of varenicline on cardiovascular outcomes

ご参加にあたって(必ずご確認ください)

【申込方法】

ご参加を希望される一般の方は、画面上部の「一般申込はこちら」をクリックし、お支払いをお願い申し上げます。

学生の方は、画面上部の「学生申込はこちら」をクリックし、Googleフォームへのご記入をお願い申し上げます。

【申込期限】

本セミナーの申込期限は以下です。期限の延長などは致しかねますので、参加をご希望の方はお早めに申込ください。

  • 一般申込期限:開催日前日 23:59まで
  • 学生申込期限:開催日の3営業日前 23:59まで
【注意事項】

お申し込みを検討される方は、下記について必ずご確認ください。

  • 本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
  • お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日に送付いたします。
  • 開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
  • 講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。
  • 本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 / 講義資料 / 演習資料(演習のあるセミナーのみ)3点を配布いたします。
  • お申し込み後、諸事情によりリアルタイムでのご参加が難しくなってしまった方にも、上記3点の資料を配布いたします。
  • アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。
  • 領収書を希望の方は、当社HPのお問い合わせフォーム経由よりお問い合わせください。
  • 万が一、開催時間になっても事前案内メール(Zoomの参加URLや講義資料など)が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。
  • 参加URLはメールにてご案内いたします。no-spare.comドメインより受け取ることができるように設定をお願い申し上げます。
【禁止事項】
  • セミナーの録音や録画撮影などはご遠慮ください。
  • セミナーで配布した一切の資料 / 動画を無断で公開・転載することは固く禁じます。
【免責事項】
  • 本セミナーの内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。
  • 主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本セミナーの一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。
  • 弊社ドメインをブロックしていたことによりメールが受け取れなかったことによる参加の遅れや欠席などの責任は負いかねますので、ご了承ください。

上記が発生する場合は、当社から受講者に対して、本ページやSNS、電子メールなどで事前にお知らせいたします。

ただし、事由によっては事前のお知らせがないことを予めご了承ください。

【個人情報提供に関するご承諾について】

セミナーのお申し込みフォームや支払いフォームにご記入いただく個人情報は、当社のプライバシーポリシーに則り、適切かつ厳格に取り扱います。