医療統計学を学ぶ大学生のブログ

医療統計学、因果推論を専攻しています。R, SASユーザーです。

初めてこのブログを見た方へ

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初めてこのブログに来た方々向けのトップ固定記事です。随時更新されます。

はじめに

 現在は横浜市立大学(B4)に所属しています。大学では主に医療統計学、統計的因果推論について学習・研究を行っています。お問い合わせなどある場合には、大学のメールアドレス(d194026a@yokohama-cu.ac.jp)までご連絡ください。なおプロフィールはLinkedIn, GitHubにも掲載しています。

 このブログの内容は個人の意見・見解の表明であり、所属組織の意見・見解を代表しません。また、ブログ記事の内容の正確性については一切保証いたしません。学術的なコンテンツを求めて来訪された方は学術書や論文などの資料を併せてご参照ください。自身の学習の記録であるため、誤りも多いかと思います。後学のため、誤りを見つけた場合はコメント欄などでお知らせいただけると有難いです。 また、ブログの中で取り上げられているデーなどは、いずれも明記されていない限りはいかなる実在する企業・組織・機関の、いかなる個別の事例とも無関係です。ブログ記事内容は予告なく公開後に改変されることがあります。

 

 繰り返しになりますが、このブログはあくまでも自分自身にとっての備忘録であり、今後同じ道を志す方の一助になればという位置付けです。以上の点をご理解の上お読み下さると有難いです。

SASユーザー総会2022「Time-varying treatmentsに対する因果効果の推定」の公開資料について 

2022年9月1日(木)、2日(金)に開催されましたSASユーザー総会2022で、「Time-varying treatmentsに対する因果効果の推定」というタイトルで発表を行いました。聴講いただいた方には申し訳ないのですが、Appendixの部分に一部誤記があり、その点修正した資料が下記になります。SASユーザー総会の公式サイトからも資料がダウンロード可能ですが、一般公開後の差し替えが不可であるため、こちらで紹介しているものが修正版となっています。大変失礼いたしました。

 

speakerdeck.com

統計的因果推論コラムに関して

別リンクへの誘導用の記事になります。現在SAS institute Japanにも在籍していますが、そちらでも統計的因果推論に関するコラムを書いていたりするので、せっかくなのでこちらのブログからも飛べるようにしておきます。随時更新します。

  • コラム概要

blogs.sas.com

  • 潜在アウトカムの枠組みでの因果推論(Rubin流の因果推論)

blogs.sas.com

  • 因果効果を求めるために必要な条件(仮定)に関して

blogs.sas.com

Causal Inference: What If, Chapter9

 本記事はWhat If Capter9: Measurement biasについてのまとめ記事です。各章のまとめスライドについてはSpeaker deckにて公開していますので、適宜ご活用ください。またWhat Ifは以下のリンクよりダウンロードが可能です。

 Chapter2の構成は以下のようになっています。

  1. Measurement error
  2. The structure of measurement error
  3. Mismeasured confounders
  4. Intention-to-treat effect: the effect of misclassified treatment
  5. Per-protocol effect

 本章は観察研究・実験研究でともに発生しうるMeasurement bias(測定バイアス)に関しての内容です。

  • Measurement error
    • Preface
    • Measurement error and Measurement bias
    • Technical Point 9.1
  • The structure of measurement error
    • Measurement errorの構造
    • Measurement errorの対応
    • Fine Point 9.1
  • Mismeasured confounders
    • Mismeasured common cause
    • Mismeasured confoundersによるeffect modification
  • Intention-to-treat effect: the effect of misclassified treatment
    • Intention-to-treat effect
    • Technical Point 9.2
  • Per-protocol effect
    • アドヒアランスが完全なとき
    • アドヒアランスが不完全なとき
    • 無作為化試験においてIntention-to-treat effectが頻用される理由
    • 保守的な性質が成立しない、妥当ではないケース
    • Fine Point 9.2
    • Fine Point 9.3
    • Fine Point 9.4
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Time-varying treatmentsの因果推論:時間依存性交絡とg-methodsの紹介

 以前の記事で言及したように、治療(曝露)が複数回行われる場合の因果推論(g-methods)についてまとめます。文量の都合上、g-methodsの各手法については別記事とする予定で、今回は時間依存性交絡や今後のg-methodsの各手法の議論に必要となる基本的な部分について主に紹介します。

  • はじめに
    • 本記事における注意点
  • 治療の分類
    • Fixed treatmentsの因果推論
    • Time-varying treatmentsの因果推論
  • 時間依存性交絡の問題
  • g-metodsについて
  • 参考文献
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年内の方針

研究室関連の方への進捗共有も兼ねて、年内に想定している活動内容を書いています。怪文書ですが、まあ個人ブログなのでいいかなと思っています。いつか消します。

  • 計量生物学会の感想・謝辞
  • 研究活動
    • 卒業研究
    • SASユーザー総会2022
    • 修士への進学に向けて
  • ブログで投稿予定の記事
    • SAS
    • What If
    • ROC曲線
    • G-methods
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Causal Inference: What If, Chapter1

 統計的因果推論という分野で世界的権威であるMiguel A. Hernan, James M. Robins教授の著書「Causal Inference: What If」で取り扱っている内容についてまとめていきます。両名とも2022年4月現在、ハーバード大学に在籍されておりまして、本書は以下のMiguel A. Hernan教授のサイトよりダウンロード可能です。データファイルや各種プログラミングコードも適宜ご活用ください。

www.hsph.harvard.edu

 個人的な学習や大学のゼミ活動の都合上、各チャプターごとにスライドも作成しております。スライドについてはこちらのspeaker deckで公開していますので、ご自由にご活用ください。記事・スライドに誤りが含まれている場合には、ご指摘いただけると幸いです。

  本記事はWhat IfのIntoroduction および Chapter1: A definition of causal effectについてです。Capter1の構成は以下の通りです。

  1. Individual causal effect
  2. Average causal effect
  3. Measures of causal effect
  4. Random variability
  5. Causation versus association

 本章は、今後Rubin流の因果推論について考える上で、最も基本的かつ重要となる内容となっています。

  • Introduction: Towards less casual causal inferences
  • Individual causal effect
    • Preface
    • ゼウスとヘラの例
    • Individual causal effectの定義
    • 一致性(Consistency)
  • Average causal effect
    • 集団での因果効果
    • 2つの帰無仮説
    • Fine Point 1.1 
    • Fine Point 1.2
    • Technical Point 1.1
  • Measures of causal effect
    • effect measures
    • Fine Point 1.3
  • Random variability
    • Sampling variability
    • Nondeterministic counterfactuals
    • Technical Point 1.2
  • Causation versus association
    • 因果と関連
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The bias-variance trade-off

本記事はWhat Ifの11章の5節目(ラスト)の内容です。前回の記事はこちら。

norihirosuzuki.hatenablog.com

今回の内容はこんな感じ

  • The bias-variance trade-off
    • 複数のモデルの想定
    • バイアスと分散のトレードオフ
    • Technical Point 11.1
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