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Lecture
臨床研究における最近の統計手法の意義とPits and Falls—後編：混合効果モデル分析とその周辺
The Latest Statistical Progresses and Pit-Falls in Clinical Research. Mixed Effect Model Analysis and Related Topics
小栁 貴裕
1
Takahiro KOYANAGI
1
1川崎市立川崎病院整形外科
キーワード：
混合効果モデル
,
mixed effect model
,
ポアソン回帰
,
Poisson regression
,
マルコフ連鎖モンテカルロ法
,
Markov Chain Monte Carlo
,
MCMC method
Keyword:
混合効果モデル
,
mixed effect model
,
ポアソン回帰
,
Poisson regression
,
マルコフ連鎖モンテカルロ法
,
Markov Chain Monte Carlo
,
MCMC method
pp.339-347
発行日 2017年4月25日
Published Date 2017/4/25
DOI https://doi.org/10.11477/mf.1408200790
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前編(52巻2号)では，ランダム化比較試験(RCT)ではないデータのバイアス対処に関する最近の手法を紹介した．後編では群内に従属性を持つ複数のデータ群，すなわち階層構造データを分析する手法としての混合効果(マルチレベル)モデル分析につき言及する．2005年頃から特にRCTで頻繁に使われ出した手法であり，この構造を無視した分析では，しばしば誤った結果を導く可能性がある．
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