Multi-stage sampling framework and statistical methods for epidemiological studies with complex data structure

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本研究では，1つのコホート研究内に存在する複数の不完全データを統一的に扱う方法論を開発するため，1．多段階サンプリングモデルの構築，2．解析方法の開発とサンプリングデザインの検討，３．実データへの提案・応用，を主軸に取り組んでいる．本年度は，引き続き一部の対象者が重複する2つのケース・コホート研究を統計学的に統合するための方法論の開発に取り組んだ． 1．では，標的集団との関係により解析対象集団を分類し，それぞれに対する選択モデル（サンプリングモデル）を定義する．また，選択確率の推定に用いるデータを特定した． 2．では，1のサンプリングモデルの下，統合解析方法を構築している．昨年度の成果より，提案手法は，解釈性，推定効率の点から既存の方法より優れていることを確認した．一方で，特に，重複している対象者のデータに関してはいくつか課題が残った．実際，本研究のきっかけとなった応用研究の中でも，データのとられ方や目的が異なり，それぞれに対応した方法論上の課題が生じた．そこで，この新しい課題の1つに対応するため，昨年度構築した手法をもとに，1.と２．のモデル，解析方法の拡張を行った．拡張した提案方法について，擬似乱数によるシミュレーション研究によって，バイアスや推定効率などの性能評価を行い，結果をまとめている．また，並行して，コホート研究内の腫瘍分子マーカーデータを用いた研究に対する解析方法の論文を投稿中である．