「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 045

No.17459　年齢調整、カプランマイヤー法について　　【タツ】　2012/09/23(Sun) 14:16

いつも勉強させて頂いております。
ご多忙のところ恐縮ですが，下記のことで難渋しておりご相談させて頂きたく投稿いたしました。統計ソフトはSPSSを用いております。
消化管癌において，カプランマイヤー法を用い，2種の組織型別に累積生存率を求めたところ有意差が出る結果となりました。
しかし，この2種の患者背景(年齢)に有意差があったため，年齢調整を行って累積生存率を求めたいと思っております。
Cox回帰分析用い共変量に年齢を入れると，平均年齢での生存率曲線が描け，年齢がリスク因子になるか否かは検定されるのですが，調整を行ったうえでの2者の有意差は検定されません。
具体的にどのようにすれば調整したうえでの2者の比較ができるのでしょうか？
ご教授頂ければ幸いです。

No.17460　Re: 年齢調整，カプランマイヤー法について　　【青木繁伸】　2012/09/23(Sun) 18:50

＞，年齢がリスク因子になるか否かは検定されるのですが，調整を行ったうえでの2者の有意差は検定されません。

ということが，結論でしょ？

No.17461　Re: 年齢調整，カプランマイヤー法について　　【タツ】　2012/09/23(Sun) 21:23

青木先生
早速の返信，ありがとうございます。
つまりそれは，「AもBも背景因子がリスク因子にならない＝もともと求めた累積生存率通り有意差はあると考えてよい」ということでしょうか。
では，「Aは年齢がリスク因子になるが，Bは明らかなリスク因子とはならない」や「AもBも年齢がリスク因子となる」といった結果となった場合は，もともとの累積生存率の有意差はどのように考えれば良いのでしょうか？直接比較する方法というのはありますでしょうか？
何度も申し訳ありません。

No.17462　Re: 年齢調整，カプランマイヤー法について　　【TY】　2012/09/23(Sun) 22:21

組織型と年齢をモデルに含めたCox回帰の結果，組織型が有意でなかった，ということであるなら，それこそが年齢で調整された組織型の効果の検定結果です。

> 年齢がリスク因子になるか否かは検定されるのですが，調整を行ったうえでの2者の有意差は検定されません。
の意味について，「年齢もモデルに含めたCox回帰で年齢がリスク因子であるという検定結果が得られたが，調整された組織型については有意ではなかった」という意味に見えました。違うのでしたら，どのようなモデルを使っているのか見直してみてはいかがでしょう。

もしも上で考えたように，年齢と組織型をモデルに入れたCox回帰で年齢だけが有意であった，ということであるなら，もともとの累積生存率の有意差は，年齢によって生じていたのではないか，ということが考えられます。

もしも，組織型をCox回帰のモデルに説明変数として加えているのではなく，組織型別に (A,Bという記載から推測しました) 年齢によるCox回帰をしているのでしたら話は違ってきます。その場合は，組織型をダミー変数にしてモデルに入れてみると良いと思います。たとえば，組織型AのときにIndexA=1, 組織型BのときにIndexA=0となるようなダミー変数を作る方法があります。

No.17463　Re: 年齢調整，カプランマイヤー法について　　【タツ】　2012/09/24(Mon) 00:09

TYさん，ありがとうございます。
> 「年齢もモデルに含めたCox回帰で年齢がリスク因子であるという検定結果が得られたが，調整された組織型については有意ではなかった」という意味に見えました。

「調整された組織型については有意ではなかった」ではなく，調整された組織型間(A,B)の累積生存率の検定自体が行われていないとの意味で記載しました。私の言葉の使い方が悪く申し訳ありません。

>　もしも，組織型をCox回帰のモデルに説明変数として加えているのではなく，中略・・・たとえば，組織型AのときにIndexA=1, 組織型BのときにIndexA=0となるようなダミー変数を作る方法があります。

ダミー変数を作りやってみました。年齢はリスク因子とはならず，カプランマイヤー法での結果通り組織型ABの累積生存率に有意差が出る結果(わずかにp値は上がりましたが)となりました。これが年齢調整された結果なのですね。非常に勉強になりました。ありがとうございました。