統計的因果推論⼊⾨︓
⾼度なデータサイエンスの⼿法が明らかにする「因果」についての新たな知⾒野間 久史
統計数理研究所
2023年3⽉10⽇
ROIS産学連携・知的財産セミナー
e-mail: noma＠ism.ac.jp
URL: https://www.ism.ac.jp/~noma/

1「まわりの外的な物体を⾒回して、因果律の作⽤を考えるとき、どれ⼀つとして必然的な結びつきや⼒を発⾒することはできない。
（中略）われわれは、⼀つの出来事が実際に、確かに他のことに続いて起こることを⾒いだ
せるだけだ」David Hume (1711-1776)
https://en.wikipedia.org/wiki/David_Hume2

1

みなさんは、毎⽇、どのような⼿段で、
オフィスまで通勤されていますか︖

https://soken.xymax.co.jp/hatarakikataoffice/data/column061.html

3問題です▶ 最近の医学研究によって、前述の通勤⼿段のうち、特定の⽅法をとっている⼈たちが、糖尿病の発症率が20%以上下がるというエビデンスが出ました。どの通勤⼿段だと思いますか︖▶ 1. 徒歩▶ 2. ⾃転⾞▶ 3. 電⾞▶ 4. ⾃家⽤⾞▶ 5. 電⾞を含む複数の⼿段
42

⾃転⾞通勤をしていた⼈たちは、徒歩通勤の⼈など、他の通勤⼿段を⽤いていた⼈たちよ
りも、20%以上、糖尿病の発症リスクが低かった︕

https://www.carenet.com/news/general/hdnj/55474

5

ちょっと待てよ︖︖▶ 3万⼈以上の対象者の10年以上のデータで分析した︖▶ 徒歩通勤の⼈、公共交通機関を使う⼈と、⾃転⾞通勤の⼈は、そもそもの健康状態や運動習慣が違うのでは︖▶ 10年間も経つと、健康状態が変わる⼈がいるし、体形も変わっていく⼈もいるはず▶ そもそも通勤⼿段も、10年間も経てば、変わる⼈が多いのでは︖しかも、健康状態が理由になる⼈もいるはず…。
▶ ⾃転⾞通勤をすることは、本当に糖尿病を発症させない「原因」となっていたと結論できるのだろうか︖

63

統計的因果推論▶ 「因果関係」の分析を⾏うための統計学の⽅法論として発展した、古典的統計学とは異なる枠組みに基づく推論⼿法▶ 近年、因果推論を⽤いた政策効果の分析に関する研究がノーベル経済学賞を受賞したなどの経緯から、広く注⽬を集めている

7

因果推論と最新の科学研究

https://diabetesjournals.org/care/article/45/12/e179/147724/CommuterCycling-and-Risk-of-Type-2-Diabetes-A

84

タモキシフェンと乳がんの再発
1980~90年代（⽇本）︓乳がんの外科⼿術後のタモキシフェンの使⽤と再発の関係について調べた臨床研究（後ろ向きコホート研究︔Sato and Matsuyama, 2003）
タモキシフェン

再発あり

再発なし

合計

使⽤

464

2085

2549

⾮使⽤

424

1928

2352

タモキシフェン使⽤群の再発割合︓464⁄2549 18.2%
タモキシフェン⾮使⽤群の再発割合︓424⁄2352 18.0%
リスク差（Risk Difference）︓
18.2% 18.0% 0.2% 95%CI: 2.0%, 2.3% , P

9

0.873

リンパ節転移の有無で層別すると…
リンパ節転移あり
タモキシ
フェン

リンパ節転移なし

再発あり

再発なし

合計

再発あり

再発なし

合計

使⽤

368

847

1215

96

1238

1334

未使⽤

253

507

760

171

1421

1592

リスク差︓−3.0%(95%CI: − 7.2%, 1.2%), P=0.162

リスク差︓ − 3.5%
(95%CI: −5.6%, − 1.5%), P < 0.001

Matsuyama et al. (2000), Sato and Matsuyama (2003)

105

まさに、「⽭盾」︕︕︖▶ 全体の結果▶ タモキシフェンの使⽤は、乳がんの再発とほとんど関係がない▶ リンパ節転移で層別した結果▶ タモキシフェンの使⽤は、乳がんの再発を予防する効果がある▶ 解析に使ったデータは、まったく同じものであり、何の作為的な操作も⾏っていないが、層別することで、結果の解釈がまったく覆ってしまう︖︖
11

どの解釈が正しいでしょうか︖▶ ① タモキシフェンに、乳がんの再発の予防効果はない▶ ② タモキシフェンに、乳がんの再発の予防効果がある▶ ③ タモキシフェンの予防効果はあるともないとも⾔えない▶ ④ 結論は保留し、「全体では有意差が出なかった」「層別すると有意差が出た」と、結果を客観的に報告するだけでよい（読者に任せる）

126

リンパ節転移の有無で層別すると…
リンパ節転移あり
タモキシ
フェン

リンパ節転移なし

再発あり

再発なし

合計

再発あり

再発なし

合計

使⽤

368

847

1215

96

1238

1334

未使⽤

253

507

760

171

1421

1592

リンパ節転移（再発の強いリスク要因）のある患者ほど、「予防効果がある」と考えられたタモキシフェンを割り付けられやすい
強い傾向があった
Matsuyama et al. (2000), Sato and Matsuyama (2003) 13

交絡Confounding▶ 重症（⾼リスク）である患者ほど、有望であると思われる治療を割り付けられやすい傾向がある▶ 「治療ありグループ」の患者に⾼リスクの患者が多く、「治療なしグループ」の患者に低リスクの患者が多いならば︖︖▶ 単純な⽐較（全体の結果）は、純粋な「治療のありなし」の⽐較ではなく、「背後にある別なリスク要因（交絡要因）による⾼リスク群と低リスク群の⽐較」になってしまう▶ 真の治療効果 ≠ ⾒せかけの関連▶ 「交絡（Confounding）」というバイアスとして知られる
147

交絡と交絡要因
交絡を引き起こす要因を、交絡要因（confounding factor）というリンパ節転移の有無

相関
タモキシフェン
による治療

リスク要因
⾒せかけの関連

乳がんの再発真の治療効果15観察研究での割り付けメカニズム

年齢

⼀般的に、交絡要因は１つだけではなく多くのものが存在し、そのすべてが、ステージ同様にバイアスをエストロゲン受容体引き起こす︕

リンパ節転移プロゲステロン受容体
乳がんの再発タモキシフェンの使⽤

168

交絡によるバイアスを除くには︖▶ 交絡が起こる原因は、⽐較群間で、バイアスを引き起こす交絡要因の分布が偏ることであった▶ なんらかの⽅法によって、交絡を引き起こし得るリスク要因の分布を、⽐較群間ですべて強制的に揃えることができれば、交絡によるバイアスは起こらない▶ はたして、そのようなことはできるのか︖▶ その答えが、「ランダム化⽐較試験」という研究デザインである︕︕
17

ランダム化⽐較試験▶ 医薬品開発などの臨床試験で⽤いられる、現在の国際スタン

ダード▶ 患者集団に、試験治療をランダムに割り付けることにより、⽐較群間で、すべての交絡要因（未知のもの，未測定のものも含め）の分布のバランスがとれる▶ 交絡によるバイアスを除き、真の治療効果を正しく推定することができる189

観察研究における「交絡」▶ ⽐較群間での背景要因の偏りによって、バイアスが⽣じる︕
治療薬群

High risk

Medium risk

Low risk

対照群

High risk

Medium risk

Low risk

⽐較の妥当性が成り⽴たず、交絡によるバイアスが⽣じる︕

19

ランダム化⽐較試験
治療薬群High risk

Medium risk

Low risk

High risk

Medium risk

Low risk

対照群

⽐較群間のすべての背景要因のバランスがとれるため、交絡のない治療効果の推定が可能になる︕

20

10

https://mentalhealth.bmj.com/content/25/e1/e18

21

http://ebmh.med.kyoto-u.ac.jp/hct/index.html

認知⾏動療法の複数のコンポネントの効果を同時に評価する要因実験デザインというランダム化⽐較試験のデザインを⽤いました。

22

11

Sakata et al. (2022)
ランダム割り付けによる、背景要因の分布。すべての共変量が、⽐較群間で、きれいにバランスがとれて分布していることがわかります。これによって、交絡によるバイアスを防⽌することができます。

23

https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/nejmoa2012410

しかしながら、現実世界のほとんどの科学研究では、治療のランダム割り付けなどはできない︕⾮ランダム化研究・観察研究では、どうすれば︖︖

24

12

COVID-19のパンデミック初期に、有望な治療法などが存在しない中、トランプ⽶国前⼤統領が「ゲームチェンジャー」と呼び、使⽤を推奨した抗マラリア薬「ヒドロキシクロロキン」。トランプ⽒⾃⾝も、予防薬として服⽤していると報道されました。

2020年の6⽉に、New York Cityの⼤規模医療センターのCOVID-19感染による⼊院患者 1,446⼈に対して、ヒドロキシクロロキンの有効性を評価した観察研究の結果が、New England Journal of Medicine誌に公表され
ました。

25

https://www.bbc.com/japanese/53576156

ヒドロキシクロロキンと患者の予後
死亡／挿管

合計

ヒドロキシクロロキン

あり

なし

使⽤

262

549

811

⾮使⽤

84

481

565

ヒドロキシクロロキン使⽤群のイベント発⽣割合︓262⁄811 32.3%
ヒドロキシクロロキン⾮使⽤群のイベント発⽣割合︓84⁄565 14.9%
リスク⽐（Risk Ratio）︓
32.3%⁄14.9% 2.17 95%CI: 1.74, 2.71 , P

0.001

26

13

どの解釈が正しいでしょうか︖▶ ① ヒドロキシクロロキンに、死亡・重症化リスクの低減効果はない▶ ② ヒドロキシクロロキンに、死亡・重症化リスクの低減効果がある▶ ③ ヒドロキシクロロキンの死亡・重症化リスクの低減効果はあるともないとも⾔えない▶ ④ 結論は保留し、「全体では有意差が出なかった」「層別すると有意差が出た」と、結果を客観的に報告するだけでよい（読者に任せる）27

40歳未満の若年者には、ヒドロキシクロロキンは、あまり処⽅されていない︕
⾼年齢層の患者への処⽅が多かった
ことがわかります。

Geleris et al. (2020)28

14

ヒドロキシクロロキンが処⽅された患者のほうが、糖尿病・⾼⾎圧などの⽣活習慣病の有病者が多く、治療薬の処⽅率も⾼かった︕

Geleris et al. (2020)29

ヒドロキシクロロキンの処⽅傾向▶ 実臨床における観察研究であるため、ヒドロキシクロロキンの処⽅をランダムに⾏うということはまずあり得ない▶ 有望な治療法がない中で、有効性のエビデンスが⼗分にない薬剤を投与する選択がされる患者は、やはり、⾼年齢で並存疾患のある⾼リスクの患者が明らかに多かった▶ これらのさまざまな背景要因の違いが、交絡によるバイアスを引き起こし、バイアスが⽣じている可能性が︕︕▶ 仮に、ヒドロキシクロロキンが有望な薬剤であったなら、この当時、その選択肢を安直に切り捨てるのは、⼤きな誤りに
30

15

https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/nejmoa2012410

複雑に絡み合う交絡に関わる要因の影響を調整するために、この研究では、傾向スコア（propensity score）という統計的因果推論の⽅法が使われています。

31

傾向スコア（propensity score）とは︖▶ 観察研究における治療の割り付けでは、ほとんど確実に、⽐較群間での重要なリスク要因の偏りは起こる▶ 集団全体として、リスク要因の偏りが起こっていたとしても▶ ハザード⽐などの治療効果の指標の評価を⾏う際に、患者ごとの「寄与率の重み」を調整することによって、調整後の集団における背景要因の分布が、あたかもランダム化⽐較試験のように、バランスがとれるとしたら︖▶ 交絡によるバイアス（リスク要因の偏りによるバイアス）は取り除くことができるのでは︖▶ 傾向スコアとは、それを実現するための因果推論の⽅法︕

32

16

傾向スコア重み付け解析の考え⽅▶ ヒドロキシクロロキン群にハイリスクの患者が偏っていたら…
投与群

High risk

Medium risk

Low risk

⾮投与群

High risk

Medium risk

Low risk

⽐較の妥当性が成り⽴たず、交絡によるバイアスが⽣じる︕

33

傾向スコア重み付け解析の考え⽅▶ ⽐較群間のベースラインリスクがアンバランスな状態で、ハザード⽐を計算すると、バイアスが⽣じる▶ しかし、ハザード⽐の推定値への個々⼈の寄与率を変えることはできる▶ 「個々⼈の寄与率」を重み付けて、「⾼リスク患者」「中リスク患者」「低リスク患者」の寄与率を群間で揃えることにより、交絡によるバイアスを調整し、バイアスのないハザー
ド⽐の推定値を得ることができる
選挙における「票」の重みと考えるとよい。通常は、全員が等しく「１票ずつ」の重みを持つが、傾向スコアの値に応じて、「１票の重み」を変えて分析を⾏う。

3417

重み付けによる「寄与率」の調整
投与群

High risk

Medium risk

Low risk

⾮投与群

High risk

Medium risk

2

2

Low risk

1
335

適当な重みを付与してやると…

重み付けによる「寄与率」の調整
投与群

High risk

Medium risk

Low risk

High risk

Medium risk

Low risk

⾮投与群

両群のベースラインリスクのバランスがとれるため、交絡のないハザード⽐の推定が可能になる︕

36

18

傾向スコア重み付け解析▶ それでは、実際に、どのような重みを⽤いれば、バイアスのない推定が可能になるのか︖▶ 「傾向スコアの逆数」を重み付け解析の重みにすると、ハザード⽐のバイアスのない推定を⾏うことができることが統計的因果推論の理論から証明されている︕▶ 傾向スコアとは...
▶ 各患者が「いずれかの治療を割り付けられる確率」のこと

37

傾向スコア重み付け解析▶ 傾向スコアは、ロジスティック回帰モデルなどを使って、データから推定される
𝑒 𝒁

Pr 𝑋

1

𝛽𝑍
𝛽𝑍
⋯ 𝛽 𝑍
exp 𝛽
1 exp 𝛽
𝛽𝑍
𝛽𝑍
⋯ 𝛽 𝑍

▶ 傾向スコア重み付け解析では、こうして推定された傾向スコ

ア 𝑒 𝒁 の逆数を重みにした解析を⾏う▶ 傾向スコアの推定に使ったロジスティック回帰モデルに組み込まれた変数が、すべて⽐較群間でバランスがとれることが証明されている︕

38

19

傾向スコア推定のためのロジスティック回帰モデルに組み込んだすべての背景要因の分布が、ランダム化⽐較試験のように、⽐較群間でバランスがとれている︕

Geleris et al. (2020)39

すべての背景要因の分布が、⽐較群間でバランスがとれている︕

Geleris et al. (2020)

40

20

Cox回帰モデル▶ Coxの⽐例ハザード回帰モデルℎ 𝑡|𝒙ℎ 𝑡 exp 𝛽 𝑥⋯

𝛽 𝑥▶ ハザード⽐推定のための部分尤度関数ℒ 𝛽

exp 𝛽 𝑥⋯ 𝛽 𝑥
∑ ∈ exp 𝛽 𝑥⋯ 𝛽 𝑥▶ Ri: 時点 i でのRisk Set

ハザード⽐の値を決める際、個々⼈の持つ投票権は、
41
1票ずつ（等しい重み）

傾向スコア重み付き解析▶ 重み付き部分尤度関数

ℒ 𝛽
▶ 𝜔

𝜔 exp 𝛽 𝑥
⋯ 𝛽 𝑥
∑ ∈ 𝜔 exp 𝛽 𝑥
⋯ 𝛽 𝑥

𝑒 𝒁
or 1 𝑒 𝒁▶ 傾向スコアの逆数を重みにする︕

ハザード⽐の値を決める際、個々⼈の持つ投票権は、
𝜔 票ずつ（重みが異なる︕）▶ Inverse Probability of Treatment Weighting (IPTW) 法とも⾔われる

Robins et al. (2000)

4221

傾向スコアによる調整後のKaplan-Meier曲線。

傾向スコア重みづけ解析によるバイアス調整後の結果としては、
ヒドロキシクロロキンによる死亡・挿管の相対リスクはほぼ１に︕︕

43

44

22

同年11⽉のNew England Journal of Medicine誌では、4716⼈による⼤規模なランダ
ム化⽐較試験（RECOVERY trial）によって、ヒドロキシクロロキンの有効性を評価した結果が公表されている。

45

ランダム⽐較試験では、前述の通り、すべてのリ
スク要因が、⽐較群間でバランスがとれることが保証されます。

傾向スコア解析などでは、「調整を⾏った変数」
のみしかバランスがとれることは保証されません
が、ランダム化⽐較試験では、⼀般的に考慮される「既知のリスク要因」はもちろん、まだ最新の科学知⾒をもってしても「未知のリスク要因」であっても、バランスがとれることが、理論上、保証されます。その意味で、傾向スコア解析は、ランダム化⽐較試験の代わりにならない点には、気を付けましょう。
RECOVERY Collaborative Group (2020)

46

23

ランダム化⽐較試験の結果
主要アウトカムは「28⽇以内の死亡」でしたが、ヒドロキシクロロキン群のほうが、通常治療群よりもやや死亡率が⾼いという結果が得られました（相対リスク︓1.09, 95%CI: 0.97-1.23, P=0.15）。

その他の副次的な分析によって、ヒドロキシクロ
ロキン群のほうがアウトカムが悪いという結果もいくつか出ています。その他の研究によるエビデンスからも、ヒドロキシクロロキンの使⽤は推奨されないという結論が出されました。

RECOVERY Collaborative Group (2020)

https://www.uclahealth.org/aidsinstitute/multicenteraids-cohort-studymacs

47

48

24

HIV治療におけるZidovudineの有効性の評価▶ MACS (Multicenter AIDS Cohort Study): 1980-90年代に⽶国で⾏われた、HIV患者のフォーローアップを⾏ったコホート研究▶ Zidovudineの死亡率低減への有効性の評価が⾏われた▶ 観察研究であり、追跡期間中、各患者に⾏われる治療は、HIVの進⾏状況や症状によって変化していた▶ Zidovudineの処⽅は、⼀般的に疾患が進⾏し、症状が悪化した患者に対して⾏われる傾向があった▶ 治療は時間によって変化する、また、治療が⾏われるかどうかは、時間によって変化する患者の状態によって決められていた
Hernan et al. (2000)

49

t=0

※ 時間依存しない交絡要因

t=1

t=2

Baseline交絡要因 (W0)

時間依存性交絡要因 (W1)

CD4 (Z0)

CD4 (Z1)

時間依存性交絡要因 (W2)

CD4 (Z2)

Zidovudine (X1)

Zidovudine(X0)

死亡(Y1)※ t=3以降も、同様のDAGが続いていくと想定。

死亡 (Y2)525

傾向スコア重み付け解析

傾向スコア重み付け解析でも、治療や交絡要因はFIXされ、追跡期間全体を通して「不変」であるという前提を置いている︕

Suárez et al. (2016) 51

Cox回帰による解析の結果
ハザード⽐の推定値と信頼区間
単変量解析

3.55 (95%CI: 2.95-4.27)

ベースラインでのリスク要因（交絡要因）を調整した解析の結果

2.32 (95%CI: 1.92-2.81)

なんと︕Zidovudineを割り付けられた患者のほうが、死亡リスクは2倍以上⾼いという結果に︕︕
ベースラインにおける既知のリスク要因を、Cox回帰ですべて調整したとしても、Zidovudineは、死亡リスクを⼤きく⾼めてしまう、
有害な薬剤であるという結果に︕︕︖
Hernan et al. (2000) 52

26時間依存性交絡の問題▶ 時間依存性交絡がある場合には、傾向スコア重み付け解析でも、Cox回帰による多変量解析と同様、治療効果の評価には、バイアスが⼊ってしまう▶ その原因は︖▶ 傾向スコア重み付け解析は「ベースライン時点での割り付
け確率のみ」を調整している▶ MACS研究のような事例では「Zidovudineの割り付けられやすさ」は、時点時点の患者の状態によって変化する︕
41

時間依存性交絡︓どうすれば調整できる︖︖▶ 重要なポイントは…、▶ ① 患者の症状・状態が経時的に変化する▶ ② 治療の割付傾向も、経時的に変化する

傾向スコア＝治療の割付確率▶ 「治療の割付確率」が時点時点で異なるのであれば、時点ごとに変化する「治療の割付確率」を、時点ごとに重み付けして解析すれば、時間依存性交絡は調整することができるのでは︖︖▶ 周辺構造モデル（marginal structural model; MSM）

54

27

Google Scholarによる引⽤︓1746回

https://journals.lww.com/epidem/fulltext/2000/09000/marginal_structural_models_to_estimate_the_causal.12.aspx

55

時間依存性交絡の調整⽅法▶ 周辺構造モデル（marginal structural model; MSM）

▶ 時点ごとの「治療の割付確率」を傾向スコアと同じ要領で推定し、IPTW法によって重みづけを⾏うことで、時間依存性交
絡を調整することができる▶ 基本モデルは、Cox回帰やGEE-Logistic/Poisson回帰など▶ ハザード⽐などの推定を⾏う際に、時点ごとに異なる重みを付与するIPTWを⾏う▶ Time-to-eventをアウトカムにするなら、周辺構造Cox回帰モデル（Time-dependent Cox回帰にIPTWを⾏う）
Robins et al. (2000), Hernan et al. (2000)

56

28

t=0

※ 時間依存しない交絡要因

t=1

t=2

Baseline交絡要因 (W0)

時間依存性交絡要因 (W1)

CD4 (Z0)

CD4 (Z1)

時間依存性交絡要因 (W2)

CD4 (Z2)

Zidovudine (X1)

Zidovudine(X0)

死亡(Y1)

死亡 (Y2)

時点ごとに、「Zidovudineを割り付けられる確率」をロジスティック回帰で推定する︕︕

48

周辺構造モデルによる重み付き解析▶ 重み付き部分尤度関数ℒ 𝛽

𝜔 , exp 𝛽 𝑥⋯ 𝛽 𝑥∑ ∈ 𝜔 , exp 𝛽 𝑥⋯ 𝛽 𝑥

時点ごとに推定された
𝑒 𝒁,
or 1 𝑒 𝒁 ,「治療の割付確率」を▶ 時点ごとに、ロジスティック回帰で重みづけする︕︕
推定した重み▶ 時点ごとに変化する「治療の割付確率」を、傾向スコア重み
付け解析と同じ要領で、時点ごとに重みづけたCox回帰分析を⾏う
58
Robins et al. (2000)

▶ 𝜔,

29

Cox回帰による解析の結果
ハザード⽐の推定値と信頼区間
単変量解析

3.55 (95%CI: 2.95-4.27)

ベースラインでのリスク要因を調整した多変量解析2.32 (95%CI: 1.92-2.81)

なんと︕Zidovudineを割り付けられた患者のほうが、死亡リスクは2倍以上⾼いという結果に︕︕（先⾏研究のRCTの結果と⽭盾︕）
ベースラインにおける既知のリスク要因を、Cox回帰ですべて調整したとしても、Zidovudineは、死亡リスクを⼤きく⾼めてしまう、
有害な薬剤であるという結果に︕︕︖
Hernan et al. (2000) 59

周辺構造Cox回帰による解析の結果
ハザード⽐の推定値と信頼区間
周辺構造Cox回帰による時間依存性
交絡を調整した結果

0.74 (95%CI: 0.57-0.96)

時間依存性交絡を調整することで、結果は⼀転し、Zidovudineの処⽅によって、死亡リスクは有意に⼩さくなるという結果に︕
時間依存性交絡を調整することによって、このように、結論が⼤きく覆ったという事例は、近年までに多く報告されている。

Hernan et al. (2000) 60

30

糖尿病と⾃転⾞通勤

https://diabetesjournals.org/care/article/45/12/e179/147724/CommuterCycling-and-Risk-of-Type-2-Diabetes-A

61

J-ECOH studyでも▶ 3万⼈以上の対象者の10年以上のデータを分析した▶ 徒歩通勤の⼈、公共交通機関を使う⼈と、⾃転⾞通勤の⼈は、ある程度、異なる背景要因を持つ▶ 10年間も経つと、健康状態が変わる⼈がいるし、BMIが変わっていく⼈も多くいた▶ 通勤⼿段も、10年間も経てば、変わる⼈が多かった▶ 我々の研究グループでも、時間変化する要因の効果を、時間依存性を調整して評価するために、周辺構造モデルを⽤いた
解析を⾏った︕
Kuwahara et al. (2022)

62

31

⾃転⾞通勤をしていた⼈たちは、徒歩通勤の⼈など、他の通勤⼿段を⽤いていた⼈たちよ
りも、20%以上、糖尿病の発症リスクが低かった︕

https://www.carenet.com/news/general/hdnj/55474

63

おわりに
▶ 現代科学研究の多くでは、物事の因果関係を対象とした分析が⾏われており、統計的因果推論は、従来の統計学とは異なる理論によって、その問題解決のための⽅法を与えている▶ Targeted Learningなどの機械学習の⽅法も開発されており、
今後、ますますその⽅法論は発展すると思われる▶ 今後、実践における普及も進むと思われ、データサイエンスの専⾨家だけではなく、それに携わる実務家・研究者全般がその基礎理論についてのリテラシーは必要になると思われる
64

32

⽂献
▶
▶
▶
▶
▶
▶

Geleris, J., Sun, Y., Platt, J., et al. (2020). Observational study of hydroxychloroquine in
hospitalized patients with Covid-19. N Engl J Med 382, 2411-2418.
Hernan, M. A., Brumback, B., and Robins, J. M. (2000). Marginal structural models to estimate
the causal effect of zidovudine on the survival of HIV-positive men. Epidemiology 11, 561-570.
Kuwahara, K., Sawada, S. S., Noma, H., et al. (2022). Commuter cycling and risk of type 2
diabetes: a cohort study in Japan. Diabetes Care 45, e179-e180.
Matsuyama, Y., Tominaga, T., Nomura, Y., et al. (2000). Second cancers after adjuvant
tamoxifen therapy for breast cancer in Japan. Annals of Oncology 11, 1537-1543.
RECOVERY Collaborative Group. (2020). Effect of hydroxychloroquine in hospitalized patientswith Covid-19. N Engl J Med 383, 2030-2040.
Robins, J. M., Hernan, M. A., and Brumback, B. (2000). Marginal structural models and causal
inference in epidemiology. Epidemiology 11, 550-560.

65

▶

▶
▶

Sakata, M., Toyomoto, R., Yoshida, K., et al. (2022). Components of smartphone cognitivebehavioural therapy for subthreshold depression among 1093 university students: a factorial
trial. Evid Based Ment Health 25, e18-e25.
Sato, T., and Matsuyama, Y. (2003). Marginal structural models as a tool for standardization.
Epidemiology 14, 680-686.
Suárez, P. E., Pérez, C. M., Nogueras, G. M., and Moreno-Gorrín, C. (2016). Biostatistics in
Public Health Using STATA. Boca Raton: CRC Press.

66

33