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J-GLOBAL ID：202102289189393476   整理番号：21A3389567

欠損データを持つ小サンプル縦断研究における線形混合モデルのための修正共分散推定量の実用的レビューと比較【JST・京大機械翻訳】

Practical Review and Comparison of Modified Covariance Estimators for Linear Mixed Models in Small-sample Longitudinal Studies with Missing Data

著者 (3件)： Gosho Masahiko (Department of Biostatistics, Faculty of Medicine, University of Tsukuba, 1-1-1 Tennodai, Tsukuba, Ibaraki, 305-8575, Japan) ,  Noma Hisashi (Department of Data Science, The Institute of Statistical Mathematics, 10-3 Midori-cho, Tachikawa, Tokyo, 190-8562, Japan) ,  Maruo Kazushi (Department of Biostatistics, Faculty of Medicine, University of Tsukuba, 1-1-1 Tennodai, Tsukuba, Ibaraki, 305-8575, Japan)
資料名： International Statistical Review  (International Statistical Review)
巻： 89  号： 3  ページ： 550-572  発行年： 2021年 
JST資料番号： W2195A  ISSN： 0306-7734  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 薬物開発試験からの不完全な連続縦断データのグループ比較のための一次解析において,非構造化(UN)共分散構造を有する反復測定(MMRM)のための混合効果モデルがしばしば用いられる。しかし,MMRM-UN分析は,特に小さなサンプルサイズまたは高いドロップアウト率の試行において,数値最適化における収束問題に導くことができた。いわゆるサンドイッチ共分散推定量は共分散構造の誤仕様に対してロバストであるが,その性能は小さなサンプルサイズに対して劣化する。小さなサンプルバイアスに対して調整した8つの修正共分散推定量をレビューし,シミュレーションを通してMMRM解析のフレームワークにおけるそれらの性能を比較した。グループ比較のための信頼区間の1型誤り率とカバレッジ確率に関して,ManclとDeRouenの共分散推定量(MD)は,修正共分散推定量の中で最良の性能を示し,FayとGraubardの推定量が続いた。MDの性能はUN構造を有するKenward-Roger法のそれとほぼ同等であった。一次自己回帰構造によるKenward-Roger法は,測定の分散が訪問を通して増加するシナリオにおけるタイプ1誤差率の実質的なインフレーションをもたらした。要約すると,UN構造を含む収束問題が小さな臨床試験で生じるならば,MMRM解析におけるMDの使用を推奨する。Copyright 2021 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： 測度 ,  インフレーション ,  *共分散 ,  臨床試験 ,  誤り率 ,  バイアス ,  *推定量 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 共分散行列 ,  自己回帰 ,  *共分散推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Bias補正推定量 ,  共分散行列 ,  ランダムに失われた ,  反復測度に対する混合効果モデル ,  小規模臨床試験

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 欠損データ ,  サンプル ,  研究 ,  線形混合モデル ,  共分散推定 ,  レビュー