できる！ 傾向スコア分析【電子版】

傾向スコア分析は、観察データを用いて擬似ランダム化を行うなど、適応による交絡の影響を調整する画期的な統計手法である。しかし近年、この手法が誤用・乱用されているケースも少なくない。本書では、傾向スコア分析の基礎理論や3種類の統計ソフトを使った実践的な解析手順を、豊富な画像やスクリプトを使ってわかりやすく解説。傾向スコア分析を“正しく”使うためのスキルを、この一冊でマスターできる。解説で使用したサンプルデータはダウンロード配信中。

I 理論編

第1章　傾向スコア分析とは
1　介入研究と観察研究
　1. 介入と観察
　2. ランダム化比較試験と「タイムマシン試験」
　3. 観察研究
　4. 擬似ランダム化
2　傾向スコア分析の概念と実例
　1. 傾向スコア分析の概念
　2. 傾向スコア分析の実例

第2章　傾向スコア分析の方法と注意点
1　傾向スコア分析の方法
　1. 傾向スコアの計算
　2. c統計量の計算
　3. 傾向スコア・マッチング
　4. 逆確率による重み付け
　5. 傾向スコアによる調整
2　傾向スコア分析の限界
　1. c統計量が低すぎる場合
　2. c統計量が高すぎる場合
　3. 未測定交絡因子の問題
　4. 傾向スコア分析の正しい適用
　＜発展学習＞ 多重傾向スコア


II 実践編

第3章　SPSSを用いた傾向スコア分析
1　SPSSの概要
　1. SPSSとは
　2. SPSSの操作画面
2　データの読み込みと確認
　1. サンプル・データセット
　2. データの読み込み
　3. データの確認
3　傾向スコアの計算
　1. ロジスティック回帰による傾向スコアの計算
　2. ROC曲線
　3. 傾向スコアの分布の視覚化
4　傾向スコアによる調整
　1. ロジスティック回帰
　2. 重回帰分析
5　逆確率による重み付け
　1. 重み付け係数の計算
　2. 重み付け前後のバランスの確認
　3. 治療効果の推定
6　傾向スコア・マッチング
　1. マッチングの実行
　2. マッチング後のバランスの確認
　3. 治療効果の推定

第4章　Stataを用いた傾向スコア分析
1　Stataの概要
　1. Stataとは
　2. Stataの操作画面
2　データの読み込みと確認
　1. サンプル・データセット
　2. データの読み込み
　3. データの確認
3　傾向スコアの計算
　1. ロジスティック回帰による傾向スコアの計算
　2. ROC曲線
　3. 傾向スコアの分布の視覚化
4　傾向スコアによる調整
　1. ロジスティック回帰
　2. 重回帰分析
5　逆確率による重み付け
　1. 重み付け係数の計算
　2. 重み付け前後のバランスの確認
　3. 治療効果の推定
　4. teffectsを用いた逆確率による重み付け
6　傾向スコア・マッチング
　1. マッチングの実行
　2. マッチング後のバランスの確認
　3. 治療効果の推定
　4. teffectsを用いた傾向スコア・マッチング

第5章　Rを用いた傾向スコア分析
1　Rの概要
　1. Rとは
　2. RとRStudio のダウンロード
　3. RStudioの操作画面
2　データの読み込みと確認
　1. サンプル・データセット
　2. データの読み込み
　3. データの確認
3　傾向スコアの計算
　1. ロジスティック回帰による傾向スコアの計算
　2. ROC曲線
　3. 傾向スコアの分布の視覚化
4　傾向スコアによる調整
　1. ロジスティック回帰
　2. 重回帰分析
5　逆確率による重み付け
　1. 重み付け係数の計算
　2. 重み付け前後のバランスの確認
　3. 治療効果の推定
6　傾向スコア・マッチング
　1. マッチングの実行
　2. マッチング後のバランスの確認
　3. 治療効果の推定