URA, 知の創出センター連携企画 クワトロセミナー（第12 回）
2016 年5 月11 日（水）16:30 ‐ 18:00
東北大学川内南キャンパス 文科系総合研究棟11 階 大会議室

統計解析環境Rを用いたデータ解析
Statistical Computing and Data Analysis with R

医学系研究科循環器EBM 開発学寄付口座
宮田 敏
miyata@cardio.med.tohoku.ac.jp

Agenda:1. 統計解析環境Rとは
2. Rを使うその前に －データ解析はじめの一歩－
3. Rを使ったデータ解析の実際

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統計解析環境Rを用いたデータ解析

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1. 統計解析環境Rとは
統計解析環境Rとは，統計計算とグラフィックスのための言語・環境である．
• インターネット上で配布されるオープンソースのフリーウエア．プログラムの複製，改良，再頒布が可能．
• 多様な統計手法とグラフィックスを提供．柔軟な拡張が可能．
• 高い信頼性．（FDAへの申請にも利用可能）• 日々拡張される新機能と，パッケージとして提供される最先端の統計手法．
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統計解析環境Rを用いたデータ解析

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1. 統計解析環境Rとは
The R project for Statistical Computing: Rの入手先
https://www.r‐project.org/
Reference:• R Tips: 舟尾 暢男「The R Tips―データ解析環境Rの基本技・グラフィックス活用集」
http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r‐tips/r.html• RjpWiki: http://www.okadajp.org/RWiki/
Rは対話型環境からコマンドを入力して利用する．ある程度のプログラミングが必要．
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統計解析環境Rを用いたデータ解析

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統計解析環境Rを用いたデータ解析

51. 統計解析環境RとはRはプログラミングを必要とすることが、普及の妨げとなった．マウスを使ってRを使用できるGUI(graphical user interface) が提供されている．
R commander: RのGUIラッパー
http://socserv.socsci.mcmaster.ca/jfox/Misc/Rcmdr/
http://www.ec.kansai‐u.ac.jp/user/arakit/R.html
EZR (Easy R): 医学系に強い
http://www.jichi.ac.jp/saitama‐
sct/SaitamaHP.files/statmed.html
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統計解析環境Rを用いたデータ解析

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1. 統計解析環境Rとはそれでもやっぱり，プログラミングを頑張ろう‼
• プログラムは，解析の記録．
• 試行錯誤をシステム化．実際の解析では，同じことを何度も繰り返すことになる．
• Rでは，計算結果の出力を柔軟にデザインできる．
• 解析の，実行，記録，保存を自動化できる．

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統計解析環境Rを用いたデータ解析

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2. Rを使うその前に

データ解析はじめの一歩

データの準備：元データの取り扱い
i.

データの形は長方形••

第一行目に変数名．全角文字は避ける方が無難．
グラフ、解析結果などを張り付けない．別ファイ
ルで保存．
データの形は、長方形になるはず．

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統計解析環境Rを用いたデータ解析

9データの準備：元データの取り扱い（続き）
ii. 元データは絶対に改変しない．
• 解析の過程で、変数を変換したり、新しい変数を定義することがある．
• 新しく作ったデータを、元データに上書きしない．
• データを改変したら、新しいファイル名で保存．
• 元データを改変すると、元データが何であるか分からなくなる．元データが分からなくなれば、意図せざるデータのねつ造まであと一歩．

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3日でマスターする医学統計入門①10データの準備：元データの取り扱い（続き）
iii. 患者さんの個人情報は記載しない．
• 残念ながら、いまだに氏名、カルテ番号など、患者さん個人を特定できる情報が付いたままのデータを見かける．
• 個人情報は、データ解析の立場からは無意味．
• 個人情報が漏えいすれば、研究は中止、研究者の辞表が何枚か必要．被害者には、お詫びの仕様がない．
• データを受け取ったら、個人情報はすぐに匿名化
もしくは削除．
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3日でマスターする医学統計入門①11

データの準備：元データの取り扱い（続き）
iv. 解析記録の保存．
• 患者さんを診察すれば、医師がカルテに記録するのは当然．実験をすれば、実験ノートに記録するのは常識．解析の記録を残すのも、それと同じ．
• 元データと解析の記録を見れば、第三者が解析を再現できる程度の記録が必要．
 解析の再現性
 備忘録「三日後の自分は遠い親戚．一週間後の自分は赤の他人」
 出来れば、プログラムを書いて解析する．
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データの準備：データ入手時にすべきこと：入力ミス、異常値の発見
Excelのフィルター機能が便利– データの範囲：本来正の値をとるはずが、負の値をとる．小数点の間違いで、体重35㎏が3.5㎏になる、等．
– 全角文字と半角文字の混在：“w”と“ｗ” など．
– 質的変数の数字表記： 男性: 1, 女性: 2などを、男性→M, 女性→F のように書き直す．
– 異常な値の検出： “3.14” と “3,14” など．
– 欠測値の数： 欠測値の数が想定より多い場合、データが正常に認識されていないことがある．
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記述統計の重要性• 記述統計はデータを要約し，データの持つ全体的な特徴，傾向を把握する．
• 同じ目的（例：平均の推定）でも，データの持つ性質により複数の解析方法が存在する場合がある．
適切な解析方法を選択するために，データの特徴を把握することが重要．
• データの収集が，公正に行われていることを示す．
– 比較対照の際，対照のための条件以外の背景因子に，極端な差がないことを示す．
– データに異常な値がないことを確認．
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3. Rを使ったデータ解析の実際
実際のデータ解析は，多くの変数の海の中で意味のある相関を見つけるための試行錯誤．
多くのサブグループ解析と，データの絞り込み．
• データのサブグループ（性別，疾患の有無, etc.）：データ配列の行方向の切り分け• 共変量の場合分け：列方向の切り分け• 連続変数、離散変数 検定の種類が違う• 共変量（データ全体 vs. 術前情報のみ, etc.）• 対比の入れ替え（性別，年齢層, etc.）• アウトカムの場合分け• モデルの被説明変数を入れ替える。
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3. Rを使ったデータ解析の実際
生存時間解析の例
1. 単変量解析• Log‐rank test, Cox比例ハザードモデル• KM曲線の描画（pngファイルなどで保存）
2. 多変量解析• 単変量解析で p < 0.2 などの共変量を抽出• Cox比例ハザードモデルによる多変量解析
3. 変数選択• Backward‐eliminationをよく使う。
以上の解析を，アウトカム，サブグループを切り替えて自動的に行う．
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