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疫学初級者研修　

疫学初級者研修　. ～２ × ２表～. 平成１２年２月１４日（月） １３：００～ 岡山理科大学情報処理センター. 収集した情報. どのように情報を分析し、 評価するか？. 食中毒発生時 …. 分析. 評価. ① 分析に使用する指標. ② 推定と検定. ２ × ２表. 有症. 健康. ａ. ｂ. 食べた. ｃ. ｄ. 食べない. （疾病の有無）. （曝露の有無）. ① 分析に使用する指標. 分析に使用する指標の例. １　相対危険度（ Relative Risk) ２　オッズ比（ Odds Ratio) ３　リスク差 ４　寄与割合.

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Presentation Transcript

  1. 疫学初級者研修　 ～２×２表～ 平成１２年２月１４日（月） １３：００～ 岡山理科大学情報処理センター

  2. 収集した情報 どのように情報を分析し、 評価するか？ 食中毒発生時… 分析 評価

  3. ①分析に使用する指標 ②推定と検定

  4. ２×２表 有症 健康 ａ ｂ 食べた ｃ ｄ 食べない （疾病の有無） （曝露の有無）

  5. ①分析に使用する指標

  6. 分析に使用する指標の例 １　相対危険度（Relative Risk) ２　オッズ比（Odds Ratio) ３　リスク差 ４　寄与割合

  7. １　相対危険度（Relative Risk：リスク比) 「食べた人」たちと「食べない人」たちが　それぞれ どのくらい発症しているか（発症割合）を比べたもの 「食べた人」の 発症割合 ａ／ａ＋ｂ ＲＲ＝ 「食べない人」の 発症割合 ｃ／ｃ＋ｄ

  8. 　　相対危険度（Relative Risk：リスク比) ◆ＲＲ＝１の場合 食べた人と食べない人の発症割合は同じ 　　→両群に差はない ◆ＲＲ＞１の場合 食べた人の発症割合の方が大きい 　　→食べた人の方がより発症している ◆ＲＲ＜１の場合 食べない人の発症割合の方が大きい 　　→食べない人の方がより発症している

  9. ａ／ａ＋ｂ ｃ／ｃ＋ｄ 食べた人の発症オッズ 有症 健康 ｂ／ａ＋ｂ ｄ／ｃ＋ｄ 食べた ａ ｂ 食べない人の発症オッズ 食べない ｃ ｄ ２　オッズ比（Odds Ratio)

  10. ａ／ａ＋ｂ ｃ／ｃ＋ｄ ａｄ ｂ／ａ＋ｂ ｄ／ｃ＋ｄ ｂｃ 発症オッズ比＝ ＝ オッズ比とは… 喫食群の発症オッズと 非喫食群の発症オッズの比

  11. 有症群の暴露オッズ 健康 有症 ａｄ ｂ／ｂ＋ｄ ａ／ａ＋ｃ ａ／ａ＋ｃ ｂ／ｂ＋ｄ 健康群の暴露オッズ ａ ｂ 食べた ｃ／ａ＋ｃ ｂｃ ｄ／ｂ＋ｄ ｃ／ａ＋ｃ ｄ／ｂ＋ｄ 食べ ない ｃ ｄ 暴露オッズ比＝ ＝ ※暴露オッズ比

  12. オッズ比（Odds Ratio) ◆ＯＲ＝１の場合 食べた人と食べない人の発症割合は同じ 　　→両群に差はない ◆ＯＲ＞１の場合　　　　　　　　　　　　　食べた人の発症割合の方が大きい　　→食べた人の方がより発症している ◆ＯＲ＜１の場合　　　　　　　　　　　　　食べない人の発症割合の方が大きい　　→食べない人の方がより発症している

  13. 点推定 区間推定 （信頼区間） オッズ比の「点推定」と「区間推定」

  14. ９５％信頼区間とは… ln(９５％C.I)= ln(OR)±1.96√（1/a+1/b+1/c+1/d) ｌｎ:自然対数 「信頼区間の中に真の値が入っていることが ９５％信頼できる」という意味

  15. 数値の見方（オッズ比と信頼区間）

  16. ３　χ２値 喫食の有無　と　発症の有無　が互いに関連があるか どうかを判定するもの ◆食中毒の場合は、通常「食品と発症に関連がある」という結　論を導くために、まず「食品と発症には関連がない」という帰無仮説　を設定する。 ◆得られたデータからχ２値を計算し、有意水準αの棄却点ｃ　と比べ、χ２値が大きければ帰無仮説が捨てられ、対立仮説　「食品と発症に関連がある」を採択する。

  17. ３　χ２値 （ａｄ－ｂｃ）２ｎ χ２＝ （ａ＋ｂ）（ｃ＋ｄ）（ａ＋ｃ）（ｂ＋ｄ） ※ａ，ｂ，ｃ，ｄ の帰無仮説のもとでの期待値　　のいずれかが５以下の値を取るとき （｜ａｄ－ｂｃ｜－ｎ／２）２ｎ χ２＝ （ａ＋ｂ）（ｃ＋ｄ）（ａ＋ｃ）（ｂ＋ｄ） （Ｙａｔｅｓの補正値） （ｎ＝ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）

  18. ３　χ２値における注意点 ●仮説を検証する方法である ●関連性の有無の判定しかできない ●ａ，ｂ，ｃ，ｄの数値が大きくなればなるほど 　 関連性の度合いに関わらずχ２値は大きくなる

  19. ※χ２検定の考え方 検定のルール　：　　χ２＞Ｃ　→　関連がある 　　　　　　　　　　　　　Ｐ ＜ α →　関連がある 検定において誤りを犯す確率が「α」 このときにχ２がとり得る限界値が「ｃ」 この面積が有意水準α （例） α＝０．０５のとき Ｃ＝３．８４χ２＝４．０なら５％有意 χ２ χ２ Ｃ

  20. ４　　Ｐ値 （例） χ２＝４．０のときＰ＝０．０４５５このとき５％有意 この面積がＰ値 χ２ χ２ Ｃ

  21. ②推定と検定

  22. 推定と検定 推定：ある指標を定量的に 推測すること 検定：ある仮説の正しさを 検証すること

  23. 「Ａさんの先週の晩酌は（１合，２合，２合，１合，３合，１合，０合）であった．」「Ａさんの先週の晩酌は（１合，２合，２合，１合，３合，１合，０合）であった．」 １年前は平均１．５合／日であった．最近は酒量が増えたかこのデータで判定したい． このデータから最近の平均酒量を知りたい． 推定 検定

  24. 推定の例： 　 オッズ比を求める 検定の例： χ２　　検定 , ｔ 検定

  25. 推定・検定の違い ・推定では、信頼区間によって 　影響の大きさと、その推定に 　固有のばらつきを評価できる。 ・検定では、データと帰無仮説の 　整合性をチェックする。

  26. オッズ比＝１０．５ χ２＝３．２６（Ｐ＝０．０７） オッズ比＝１０．５ χ２＝１９．５５（Ｐ＝０．０００００９８） ※オッズ比とχ２値の違い

  27. オッズ比＝３．９３ オッズ比＝４．００ 95％信頼区間： 1.82＜ＯＲ＜8.54 95％信頼区間： 1.82＜ＯＲ＜8.54 95％信頼区間： 0.79＜ＯＲ＜20.73 χ２値＝４．００ χ２値＝15.41 P値＝0.045 P値＝0.00008

  28. オッズ比 信頼区間の幅 データ数 が多い 狭い ほぼ 変わらない データ数 が少ない 広い

  29. χ２ 値 　　　Ｐ値 データ数 が多い 大きい 小さい データ数 が少ない 小さい 大きい

  30. χ２ 値 Ｐ値 オッズ比 信頼区間 データ 多 狭い 大きい 小さい ほぼ 変わら ない データ 少 広い 小さい 大きい

  31. Ｅｐｉ　ｉｎｆｏの紹介

  32. Ｅｐｉ　ｉｎｆｏ ＣＤＣがインターネット上で無料提供して いるソフト 計算可能な内容 　　・オッズ比 　　・リスク比 　　・信頼区間 　　・カイ２乗値 　　・Ｐ値 　　・層別分析など

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