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医学統計学シリーズ 3 Cox比例ハザードモデル
中村 剛(著)
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内容紹介
生存予測に適用する本手法を実際の例を用いながら丁寧に解説する〔内容〕生存時間データ解析とは／KM曲線とログランク検定／Cox比例ハザードモデルの目的／比例ハザード性の検証と拡張／モデル不適合の影響と対策／部分尤度と全尤度
編集部から
医学統計学シリーズ・ラインナップ （2015年11月現在、既刊10点 各Ａ５判上製）
統計学のセンス―デザインする視点・データを見る目― 丹後俊郎 著
統計モデル入門 丹後俊郎 著
Cox比例ハザードモデル 中村剛 著
メタ・アナリシス入門 ―エビデンスの統合をめざす統計手法― 丹後俊郎 著
無作為化比較試験―デザインと統計解析― 丹後俊郎 著
医薬開発のための 臨床試験の計画と解析 上坂浩之 著
空間疫学への招待―疾病地図と疾病集積性を中心として― 丹後俊郎・横山徹爾・髙橋邦彦 著
統計解析の英語表現 ―学会発表，論文作成へ向けて― 丹後俊郎・Taeko Becque 著
ベイジアン統計解析の実際 ―WinBUGSを利用して― 丹後俊郎・Taeko Becque 著
経時的繰り返し測定デザイン―治療効果を評価する混合効果モデルとその周辺― 丹後俊郎 著
目次
1. 生存時間データ解析とは
1.1 生存時間関数
1.2 ハザード
1.3 センサー標本
1.4 練習問題
2. KM曲線とログランク検定
2.1 まえがき
2.2 Kaplan-Meier(KM)法
2.3 ログランク検定
2.4 層別ログランク検定
2.5 k標本ログランク検定
2.6 傾向性の検定
2.7 練習問題
3. Cox比例ハザードモデルの目的
3.1 Coxモデルの使用例
3.2 比例ハザードモデル
3.3 回帰係数推定のための部分尤度法
3.4 生存率曲線
3.5 変数選択
3.6 時間依存型共変量
3.7 交互作用効果
3.8 必要sample sizeの計算法
3.9 練習問題
4. 比例ハザード性の検証と拡張
4.1 まえがき
4.2 log-logプロットと層別
4.3 Time関数を利用した適合度検定
4.4 非線形性と折れ線ハザード
4.5 練習問題
5. モデル不適合の影響と対策
5.1 まえがき
5.2 モデル不適合のタイプと一般的影響
5.3 共変量の欠落
5.4 ハザード関数形の誤り
5.5 共変量における測定誤差の影響
5.6 練習問題
6. 部分尤度と全尤度
6.1 まえがき
6.2 全尤度法
6.3 周辺尤度法
6.4 Breslow法
6.5 タイがあるときの尤度
6.6 グループ化時間モデルおよび離散時間モデル
6.7 拡張ログランク検定と部分尤度
6.8 対データ
6.9 死因が複数ある場合
6.10 練習問題
7. 付 録：加算過程表現と残差
8. 文 献
9. 練習問題解答
10. 索 引
