統計学について質問です。分布の比較についてです。

統計は全くの素人で、大変困っています。ここに喫煙者群があって、それを手術群と放射線治療群に分けます。手術群、放射線群の中にリンパ節転移N0,N1,N2の患者がそれぞれ何人いたかを記録します。それと同じことを非喫煙者群でも行います。こうやって分けた患者の分布が、喫煙者群と、非喫煙者群の間で、差があるかどうかを調べたいのですが、どうすればいいのでしょうか？私は、まず、喫煙者群で、一旦ダミーでアルファベットをそれぞれにふり（手術+N0＝A,手術+N1＝B,...放射線+N２＝Fというように）、これと同じように非喫煙者群でもアルファベットをふり（手術+N0＝A,手術+N1＝B,...放射線+N２＝Fというように）、喫煙者と非喫煙者それぞれのA～Fにあてはまる患者の分布を比較する、つまり２×６カイ二乗検定をやってみたところ、p値は0.6だったので、分布に差はなし、と考えたのですが、これでいいでしょうか？ややこしくてすみません。正しい比較の仕方を教えてください。よろしくお願いいたします。

質問者からの補足コメント

• 喫煙者で手術と放射線の生存曲線の比較をすると差がなく、非喫煙者では手術が放射線を上回ったので、一般的に標準治療は手術だけど、喫煙者は手術を回避して放射線治療にできるかもしれない、非喫煙者は従来通り手術をしたほうがいい、ということを今回の研究では言いたかったのですが、喫煙者の手術群でN２が多かったからこの群の成績が悪くて放射線群と並んだだけじゃないのか？とか、非喫煙者の放射線群でN２が多かったから手術群と差が開いたんじゃないのか？等の疑問を解消するため、今回のような比較がしたかったのですが、そうなると他の要素も入れて多変量解析が必要かもしれないのですが、これはあくまでサブグループ解析で、研究のmain ideaではないので、こういった形で検討できないかと思ったのですが…いかがでしょうか？このアイデアそのものが無茶でしょうか？

    補足日時：2017/01/07 00:40

No.3 ベストアンサー 回答者： yhr2 回答日時： 2017/01/11 19:36

No.2です。

＞この分析ですと、喫煙、治療、またはそれらの交互作用がどれだけ生存に影響したか、を調べる解析になってしまうと思います。

う～ん、私には 「N1, N2, N3 」と「生存」の関係が分からないので、「N1, N2, N3 」のデータを分析してどうして「どれだけ生存に影響したか」になってしまうのか、私にはわかりません。
あくまで「N1, N2, N3 」について書いたつもりですよ。

＞この点についての手術・放射線群の関係性が、非喫煙群のそれでも同じことが言えるかどうか、を調べたいのです。

それであれば、No.1に書いたように、「喫煙者」グループと「非喫煙者」グループの「N1, N2, N3 の人数」を「カイ二乗検定」の「独立性の検定」で比較して、「有意な差があるか」を調べればよいのです。
下記の「例2」をほとんどそのまま利用すればよいのです。
ただし、比率ではなく、「N1 + N2 + N3 の合計人数」と「N1, N2, N3 の人数」を個別に扱うのがポイントです。
http://www.geisya.or.jp/~mwm48961/statistics/kai …

なんとなく、「手法」をうんぬんする前に、「何をしたいのか」「何を検証したいのか」を明確に定義する方が先決のような気がします。

この回答へのお礼

ご回答いただき、ありがとうございました。N1,2,3はリンパ節転移のグレードでして、生存と大きくかかわってくるものなんです。結局、もやもやしたままなんですが、もうちょっとよく考えてみたいと思います。ありがとうございました。

お礼日時：2017/01/22 11:01

No.2 回答者： yhr2 回答日時： 2017/01/08 15:41

No.1です。

「補足」に書かれたことは、全くおかしくはありません。

No.1に書いたのは、「比較したい２群に分けて」ということでしたが、そうではなく「他群に分けて」「２つの要因の単独あるいは交互作用の影響を見たい」ということですね？

統計的には「３つ以上の多群」の「要因が２元」（喫煙の有無、手術/放射線治療）の場合の「多重比較」をしたいということですよね。

手法的には「分散分析」（ANOVA）というものを使えばよいと思います。
中身はこんな感じです。読んでみて、使ってみてください。
http://kogolab.chillout.jp/elearn/hamburger/chap …
http://www.aoni.waseda.jp/abek/document/anova.html

この回答へのお礼

ありがとうございます。大変勉強になりました。ですが、この分析ですと、喫煙、治療、またはそれらの交互作用がどれだけ生存に影響したか、を調べる解析になってしまうと思います。今回は調べたいのは生存への影響ではありません。喫煙群の中に手術群と放射線群があって、手術群の中にはN0, N1, N2の患者さんがいて、N0,N1,N2の人たちはそれぞれ、手術群の中で何％いるか、また放射線群の中にはN0,1,2の人は何％いるか、この点についての手術・放射線群の関係性が、非喫煙群のそれでも同じことが言えるかどうか、を調べたいのです。わかりにくくてすみません。グラフを書いて視覚的に同じような分布でしょ？と示すのがいいかもしれません・・・。

お礼日時：2017/01/11 04:19

No.1 回答者： yhr2 回答日時： 2017/01/06 19:25

何を調べたいのかによるかと思います。

つまり「比較したい対象」を明確にして、「比較したい２つの群の間の独立性検定」を実施するということです。

「喫煙・非喫煙」で比較したいのなら、「手術・放射線治療」を区別せずに「手術群+放射線治療群」でN0,N1,N2を集計して検定をしてみてはいかがでしょうか。
「手術・放射線治療」で比較したいのなら、「喫煙・非喫煙」を区別せずに「喫煙者群+非喫煙者群」で集計する。

手法はカイ二乗検定でよいと思います。こちらの「例２」などを参考に。
http://www.geisya.or.jp/~mwm48961/statistics/kai …

この回答へのお礼

迅速にお応えいただき、ありがとうございます。補足にも書かせていただいたのですが、やはりこういった比較そのものがおかしいのでしょうか・・・。

お礼日時：2017/01/07 00:47