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J-GLOBAL ID：202002285416159571   整理番号：20A0781929

平均および分散パラメータの直交性が反復測度解析のための混合モデルで満たされない場合の標準誤差のバイアスに関するノート【JST・京大機械翻訳】

A note on the bias of standard errors when orthogonality of mean and variance parameters is not satisfied in the mixed model for repeated measures analysis

著者 (5件)： Maruo Kazushi (Department of Biostatistics, Faculty of Medicine, University of Tsukuba, Ibaraki, Japan) ,  Ishii Ryota (Biostatistics Unit, Clinical and Translational Research Center, Keio University Hospital, Tokyo, Japan) ,  Yamaguchi Yusuke (Data Science, Development, Astellas Pharma Inc., Tokyo, Japan) ,  Doi Masaaki (Department of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health, Kyoto, Japan) ,  Gosho Masahiko (Department of Biostatistics, Faculty of Medicine, University of Tsukuba, Ibaraki, Japan)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 39  号： 9  ページ： 1264-1274  発行年： 2020年 
JST資料番号： A1551A  ISSN： 0277-6715  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 反復測定(MMRM)分析のための混合効果モデルは,時には,長期無作為化臨床試験における一次分析として使用される。MMRM解析における処理効果に対するSEは,ほとんどの標準統計ソフトウェアのデフォルト設定のために,多変量正規分布の直交性特性である固定効果と分散共分散パラメータの直交性を仮定することにより通常推定される。しかし,この特性は解析モデルが誤特定されている場合には失われる可能性があり,データはランダムに失われる機構による欠落値を含んでいる。本研究では,MMRM解析のためのSEの推定に及ぼす直交性特性の仮定の影響を調べた。シミュレーションと事例研究から,直交性特性の仮定によるSEは無視できないバイアスを持ち,特に処理グループ間の異分散性を仮定した解析モデルを適用したときに,SEは無視できないバイアスを持つことを示した。直交性を仮定することなく,MMRM解析のためのSASコードも導入した。MMRM解析における直交性特性を仮定することは,無効な統計的推論に導くであろう。そして,ほとんどの標準ソフトウェアによるMMRM解析を適用するとき,注意深い必要がある。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *直交性 ,  分散度 ,  事例研究 ,  ランダム化比較試験 ,  バイアス ,  *測度 ,  解析モデル ,  共分散 ,  統計的推定 ,  ソフトウェア ,  正規分布
準シソーラス用語： 多変量 ,  *標準誤差 ,  *混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 縦断的データ ,  ミッシング ,  モデル誤仕様 ,  無作為化臨床試験 ,  統計的ソフトウェア

分類 (1件)： 統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (10件)： 平均 ,  パラメータ ,  直交性 ,  反復 ,  測度 ,  解析 ,  混合モデル ,  標準誤差 ,  バイアス ,  ノート