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皆さんこんにちは！
本日は、
統計解析クイズを出題します！
- Question
Q1: サブグループ解析において、集団を分ける基準（共変量）として定義に用いるべき正しいタイミングはどれか？
- A. ベースライン時（介入開始前）
- B. 介入開始から一定期間経過後
- C. 主要評価項目のデータが確定した時点
- D. 有害事象の発生が確認された時点
Q2: 臨床試験データに対し、事前計画なしに多数のサブグループ解析を繰り返すことで生じる、統計学的に最も重大な懸念事項はどれか？
- A. FDR（偽発見率）が低下し、真の有意差が見落とされるリスク。
- B. 多重性の問題により、偶然の差を「介入効果」と誤認する偽陽性のリスク。
- C. サンプルサイズが過大になり、臨床的に無意味な差が有意になるリスク。
- D. 無作為化のバランスが維持され、バイアスが完全に消失するリスク。
Q3: サブグループ間における介入効果の「一貫性（Consistency）」を評価する手法として、最も適切かつ推奨されるものはどれか？
- A. 各サブグループのp値を単純に合算し、全体としての有意性を再計算する。
- B. 交互作用の検定（interaction test）を行い、結果をForest plotで可視化する。
- C. 複数の解析の中で、最もp値が小さくなったサブグループのみを根拠とする。
- D. 解析の信頼性を高めるため、症例数が少ないサブグループを比較から除外する。
ヒントはコチラの画像をクリック！↓
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- Answer
Q1: 正答: A
解説: サブグループは原則として介入の影響を受けない「ベースライン時」の特性（年齢、性別、既往歴等）で定義します。介入後の測定値は介入そのものの影響を受けている可能性があるため、サブグループの定義に用いるのは不適切です。Q2: 正答: B
解説: 解析の回数が増えるほど、偶然に有意な結果（p < 0.05）が得られる確率が高まります。これを多重性の問題と呼び、本来は存在しない効果を「ある」と判断してしまう偽陽性（第一種の過誤）を招く最大の要因となります。Q3: 正答: B
解説: 交互作用の検定は、異なるサブグループ間で介入効果に統計的な差があるかを調べる手法です。一貫性を評価する際は、交互作用のp値だけでなく、Forest plotを用いて視覚的に効果の方向性や大きさを確認することが推奨されます。
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