
A 回答 (2件)
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No.2
- 回答日時:
~cohortは患者群のことであって、統計量のことではありませんから、
~cohortから得られたどんな統計量が高いとか低いと言っているのかを
前後の文から読み取らないと意味が分からないと思います。
また、仮説の検定には色々な手法がありますが、どの手法を使って検定したのかを読み取り、その手法の概要についても理解しないと意味が分からないと思います。
新しいモデルの優位性を証明するのでしたら、旧モデルの予測値の誤差よりも新モデルの誤差の方が有意に小さいこと、これがdevelopment/validation cohortの両方で成り立つことを統計的検定で明らかにするというストーリーになると思います、たぶん。
統計学はただでさえ難しいですが、医学分野のはさらに難物のように思いますので、統計学的なことは発表内容から外した方がいいかもしれませんね。
No.1
- 回答日時:
validation cohortは「検証コホート」でいいと思いますが、
develpment cohortはなんでしょうね。「発生コホート」とかでしょうか。
コホートは強いて訳せば「サンプル集団」あたりでしょうか。
develpment cohortを測定して統計量を導きだし、何らかの仮説を立てる。
それが正しいかどうか、develpment cohortとは独立したvalidation cohortで測定を行い、仮説が正しいかどうか検証する。
ネットの情報をチラ見して、という感じに受け取りました。
ですから、develpment cohortから得られた統計量と、validation cohortから得られた統計量に有意な差がなければ、仮説が否定されずハッピーになる(仮説を原理とか法則とかに発展させるための次のステージに移ることができる)わけで、
どちらかが高かったり低かったりすることがいいとか悪いとかいうことではないと思います。まあ、仮説を否定することが目的であれば、有意な差があればハッピーなわけですが。
この回答への補足
ある疾患の患者さんの予後を推定する文献を読んでました。
すると、すでに確立されている予後予測方法があり、それよりも今回紹介されている方法のほうが優 れているということを証明したかったと思うんですね。そこで、validation cohortは従来のものよりgraterで、development cohortはlowerだ、と言う風に書いてあったんです。
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