ごあいさつ
論文抄読のまとめ 2024〜 （歯科関連の方へ）
歯科研究者のためのデータ分析ガイド
PURPOSE
歯科研究者がデータ分析をする際に統計担当者とともに適切な手法を選択できるガイドを提供すること
MATERIALS AND METHODS
様々な想定されるシナリオごとに適した統計手法を列記する
A目的変数が二分法のカテゴリカルデータの場合
１ 単独の試験の場合
新しく開発された薬剤の有効性が予想される値に比べて有意差を持つかどうかを調べたい場合など → 二項検定
２ 説明変数が１つでかつ二分法の場合
同一でない非験者において電動ブラシの使用の有無によって６ヶ月後のインプラントの生存率に差があるかどうかを調べたい場合など →カイ２乗検定
同一非実者において電動ブラシを使い始めた群と使わなかった群との間に生存率の差を認めたかどうかを調べたい場合など → マクネマー検定
３ 説明変数が１つのカテゴリカルデータの場合
電動ブラシの使用回数が０回・１回・２回/1日の３群における６ヶ月後の生存率を調べたい場合など → カイ２乗検定（ただしオッズ比は参照群を設定して算出する必要がある）
４ 説明変数が１つの連続変数の場合
1週間の砂糖の平均摂取量と６ヶ月後のインプラントの生存率を調べたい場合など → t検定
５ 複数の説明変数の場合
説明変数はカテゴリカルデータでも連続変数でもあるいはその両方でもよく、複数の因子を持つ場合の分析
→ロジスティック回帰分析
B 目的変数が二分法でないカテゴリカルデータの場合
→ Table3 参照
C 目的変数が連続変数の場合
６ 単独の試験の場合
被験群における1週間の清涼飲料水の摂取量を調べたい場合など → t検定
７ 二分法の説明変数が１つの場合
インプラント治療前・後におけるQOLスコアの違いを調べる場合など
→ ２標本t検定
８ 説明変数が１つのカテゴリカルデータの場合
1日のブラッシングの回数が０回・１回・２回以上の３群におけるQOLスコアの違いを調べる場合など → ANOVA
9 説明変数が１つの連続変数の場合
清涼飲料の摂取量とQOLスコアの関係を調べる場合など → ピアソンの相関係数 スピアマンの順位相関係数 単回帰分析
10 複数の説明変数の場合
説明変数はカテゴリカルデータでも連続変数でもあるいはその両方でもよく、複数の因子を持つ場合の分析
→ 重回帰分析
