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因果推論 -一般化線型モデルとRubin因果モデルの理論-


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  • 講座番号:ga154
  • 受講開始日:2021年9月16日 15時
  • 想定される勉強時間/週:2~3時間程度

この講座は『受講登録する(無料)』ボタンを押すと受講開始となる『開始日可変型講座』です。
『開始日可変型講座』とは、受講者個々の受講開始日に応じて進行する講座です。

ご自身のスケジュールは、以下の講座スケジュール(PDF)を参考にご確認ください。

(受講前に必ずここをクリックしてお読みください)

講座内容

京都大学は国際的な臨床研究の拠点であり、New England Journal of Medicine、Lancet、BMJに次々と論文が掲載されている。そのためには研究者のトレーニングが重要であり、臨床統計家育成コースは大学院生向けに多数の正規科目を提供している。

この講座は、臨床統計家育成コースが、過去の教育経験をベースに、臨床医学のための統計学を習得できるように構成したものである。JMOOCには全3講座が提供されており、それぞれが具体的な目標を設定している点が特徴である。
 (1) 臨床医学論文のMethodsを読み解く能力を身に付ける
 (2) サンプルサイズ計算の技術を身に付ける
 (3) 因果推論の手法とその理論を習得する

この講座「因果推論」では、医学のための因果推論(causal inference)の手法とその理論について解説する。なぜ因果推論を学ばなければならないのだろうか。その理由のひとつは、医学、経済学、政治学、教育学といった分野で、実証研究の価値が高まっていることである。医療技術、政策、教育手法といった科学の成果を社会還元する過程では、それらがアウトカムに与える効果を、統計学的に評価することが求められる。因果という概念は、学問体系において哲学、法学、医学、統計学などで扱われているが、ここでいう因果推論は、統計学(実験計画法、回帰分析、疫学の数理)が発展したもののことである。伝統的な統計学の教科書には書かれていない因果推論の手法が次々に開発され、実際の実証研究で用いられている。この講座では、因果推論の理論を系統的にまとめた「講義ノート」が用意されており、いくつかの重要な論点について対話形式で解説した動画を視聴し、学習してもらう。

この講座は3部構成である。第1部では、医学研究の具体例を紹介した後に、統計学の基本原理である最尤法について述べる。第2部と第3部は、原因と結果の関係を明らかにしようとするときに用いられる2つのフレームワーク(一般化線型モデルとRubin因果モデル)について解説する。


第1週:最尤法

  • 因果推論の事例
  • 最尤推定量と信頼区間の計算
  • 最尤推定量の性質
  • 小標本のための手法

第2週:一般化線型モデル

  • 一般化線型モデル
  • 正規線型モデル/ベースライン値のあるランダム化臨床試験の解析
  • Poisson回帰モデル/効果の修飾
  • 2値データの回帰モデル/Simpsonのパラドックスとその解釈

第3週:Rubin因果モデル

  • 潜在結果変数, 割付けメカニズム, 統計的推測
  • プロペンシティスコアの性質
  • プロペンシティスコアマッチング
  • 周辺構造モデルとIPW推定
  • 周辺構造モデルによる時間依存性治療効果の推定
  • 操作変数法

第4週:クロージング:講義を振り返って

  • ランダム化臨床試験と観察研究
  • 代表的な因果推論の手法

講師・スタッフ紹介

田中 司朗(たなか しろう)

田中 司朗(たなか しろう)

京都大学大学院医学研究科 臨床統計学 特定教授、責任試験統計家

専門は、因果推論、臨床試験、栄養疫学。東京大学疫学・生物統計学教室で学位取得後、京都大学探索医療センター(特定助教)、薬剤疫学分野(准教授)を経て、2017年より現職。新薬承認のための医師主導治験から、全国規模の生活習慣介入試験まで、数十件の臨床試験と数百件の共著論文に関与。がん免疫療法開発のガイダンス、骨粗鬆症薬の臨床評価方法に関するガイドラインなどの策定に携わる。所属する多施設臨床試験グループは、日本小児がん研究グループ(JCCG、生物統計委員)、日本臨床腫瘍研究グループ(JCOG、効果・安全性評価委員・プロトコール審査委員)、骨粗鬆症至適療法研究会(A-TOP、実行委員)。主な学会活動は、日本薬剤疫学会評議員、日本骨粗鬆症学会評議員。主な国際活動は、International Pediatric Acute Myeloid Leukemia Consortium (INTERACT) 運営委員、Asian Conference for Pharmacoepidemiology (ACPE) 国際運営委員。医師向けのテキストとして「短期集中! オオサンショウウオ先生の医療統計セミナー論文読解レベルアップ30」を執筆。震災後に、放射線生物学から疫学までの科学的根拠をまとめた「放射線必須データ 32」を編集。

前提条件

事前知識として、線型代数、微分積分、確率の学部レベルの理解を前提にする。
これらは大学の初等数学の三本柱なので、よい教科書はたくさんある。
もっともコンパクトな参考書のひとつとして、「データサイエンスのための数学」(講談社サイエンティフィク)を挙げておく。
必ずしもこれにこだわらなくてもよい。

事前知識として、t検定、χ2検定、Fisher正確検定、ログランク検定の理解を前提にする。
これらの手法を平易に解説した入門的な教科書として、「医学研究における実用統計学」(サイエンティスト社)を挙げておく。
必ずしもこれにこだわらなくてもよい。

課題内容

第1週~第3週選択形式の問題

修了条件

得点率70%以上

学習期間

開始日可変型のため、スケジュールをご確認ください。

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  • 講座番号:ga154
  • 受講開始日:2021年9月16日 15時
  • 想定される勉強時間/週:2~3時間程度
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