論文を書く際(というほど経験ないですが涙)の標準的な流れは、背景情報の要約(記述部分)、単変量解析、多変量解析…と方法の項に記していくことになると思います。その際に私は何も考えずにMultivariate analysisと書いていた気がします。が実はこれは間違いで、実際はMultivariable analysisだったと…先日大学院の研究ミーティングで後輩が教員先生に指摘された際に、私も初めて知りました。調べてみると、American Journal of Public Health(2018IF5.4)に以下のような記事が。
Multivariate or Multivariable Regression?
<Multivaliableモデル>
左辺がアウトカム、右辺が多変数のモデル
=我々が交絡調整などでよく使うモデル
⇔ simpleモデル
<Multivariateモデル>
同一個人での複数時点での測定データ
各層に複数人を含む入れ子やクラスターのデータ
をモデル化したもの
・2011年度のAJPHで「multivariate」モデルを使った文献は30本
- 正しく「multivariate」だったのはたった5本(17%)
- あとの25本は実際は「multivariable」だった
・方法の項では変数の数でsimple or multivaliableを使い分ける
・また、アウトカムの種類によってモデルを使い分ける
- 連続値なら線形モデル
- 2値ならロジスティックモデル
- 複数測定ならmultivariateモデル
- 時間変数なら部分ハザードモデル
【コメント】
すなわち、simple multivariate analysisとか、multivariable multivariate analysisと表記する?ことがあるということですね(何か気持ち悪いけど…)。全然知りませんでした…教員先生も、論文投稿した際に査読者に怒られて知ったそう。確かに日本語訳するとどちらも「多変量」になるので、ややこしいです。この辺は全く別の概念である割合(proportion)と率(rate)がごっちゃになっているのと同じような問題でしょうか。まぁそもそも脊椎外科領域ではmultivaliable modelを使った研究すらあまりみかけないので、multivariateだろうかmultivaliableだろうが些細な問題かもしれませんが涙…ガチのRCT以外で単変量解析する意味殆どないけど、査読者含めわかってやってる人どの程度居るんだろう…
Multivariate or Multivariable Regression?
<Multivaliableモデル>
左辺がアウトカム、右辺が多変数のモデル
=我々が交絡調整などでよく使うモデル
⇔ simpleモデル
<Multivariateモデル>
同一個人での複数時点での測定データ
各層に複数人を含む入れ子やクラスターのデータ
をモデル化したもの
・2011年度のAJPHで「multivariate」モデルを使った文献は30本
- 正しく「multivariate」だったのはたった5本(17%)
- あとの25本は実際は「multivariable」だった
・方法の項では変数の数でsimple or multivaliableを使い分ける
・また、アウトカムの種類によってモデルを使い分ける
- 連続値なら線形モデル
- 2値ならロジスティックモデル
- 複数測定ならmultivariateモデル
- 時間変数なら部分ハザードモデル
【コメント】
すなわち、simple multivariate analysisとか、multivariable multivariate analysisと表記する?ことがあるということですね(何か気持ち悪いけど…)。全然知りませんでした…教員先生も、論文投稿した際に査読者に怒られて知ったそう。確かに日本語訳するとどちらも「多変量」になるので、ややこしいです。この辺は全く別の概念である割合(proportion)と率(rate)がごっちゃになっているのと同じような問題でしょうか。まぁそもそも脊椎外科領域ではmultivaliable modelを使った研究すらあまりみかけないので、multivariateだろうかmultivaliableだろうが些細な問題かもしれませんが涙…ガチのRCT以外で単変量解析する意味殆どないけど、査読者含めわかってやってる人どの程度居るんだろう…
コメント
コメント一覧 (2)
AizuのTommyさんってもしかして…
メンター先生からコメントいただくとか恐縮すぎます汗
RPMで聞いてびっくりした次第で、忘れないようまとめただけでして。読みにくいまとめで恐縮ですが、何らかのご参考になれば光栄ですW
怪しいところなどあればご指摘お願いします~
今後ともどうぞ宜しくお願いいたします。