質問: 統計の手法について教えてください 統計学初心者です。 ある薬を投与し、20人の人から、投与後8週、16週、24週に血液データaを取得しました。薬により、データの改善があるのか、統計学的に解析したいです。対応のある3群以上なので、フリードマン検定でよいのかなと考えましたが、薬だけの影響ではなくて、それぞれの時点の腎機能によっても血液データaが変動する場合、どのようにそれを加味して解析すればよいでしょうか。 例)被験者1 8週 16週 24週 血液データa 10 8 9.5 腎機能 70 60 55 (データは架空です) ↑このようなデータが20人分あったときの、3群間で、血液データの差を検定、腎機能も考慮したいです。(薬により、データの改善がみられるか、悪化がみられるか、かわりないかを知りたいです。)
回答: 企業で統計を推進する立場の者です。博士(工学)です。 これは経時データですから、フリードマン検定ではダメです。各観測値は独立ではないからです。 また、各被験者に固有のベースラインがありますから、その差を考慮しないと微細な薬効は個体間分散に埋もれてしまいます。 つまり、同一個体から得られた経時データは独立でなく、かつ固有のバイアスを持っているという前提で解析しなければなりません。 このようなケースに用いられるのが「反復測定の分散分析」です。 また、複数の因子が考えられる場合ですが、直交していないので分離は困難です。だからrct(ランダム化比較試験)が行われるのですが、今回は既にデータ採取済みですので、あらかじめ共分散分析などで影響は考慮しなくてもよいと言いたいところです。 ところで、プラセボ等の対照群(コントロール)は無いのですか?無ければ薬の効果かただの自然治癒かどちらとも言えませんよ。査読も通らないでしょう。 ですが、実際にはaさんが薬を飲まなかったらどうなったか、という反事実の測定はできません。そのためrctが行われるのです。 学会発表とか修論とかであれば、近くの統計の専門家にご相談されることをお勧めします。 参考図書:奥田千恵子(1999)『ケース別統計手法の学び方』,金芳堂,12章「難関、経時測定データ」