『探索的事後ベイズ解析』365日後に統計解析がこわくなくなる！ゆるマラソン【7日目】
毎日1つ、実際の論文で使われているデザイン・統計解析の手法を分かりやすく紹介していきます！
統計解析をもっと身近に！1日5分のゆるマラソン🏃♂️💨
「論文の統計手法がよく分からない…」「統計解析って難しそう…」
そんなあなたにぴったりの 「1日5分の統計マラソン」！
今日のテーマ：探索的事後ベイズ解析（Exploratory Post Hoc Bayesian Analysis）とは？
1. 今回の論文：肥満患者の再挿管予防に関するRCT
📄 論文タイトル
"Humidified Noninvasive Ventilation versus High-Flow Therapy to Prevent Reintubation in Patients with Obesity: A Randomized Clinical Trial"（Am J Respir Crit Care Med, 2025）
🔍 研究の目的
肥満（BMI >30 kg/m²）を有する患者の再挿管予防において、非侵襲的陽圧換気（NIV）と高流量鼻カニューレ（HFNC）のどちらが有効かを検証
👥 研究デザイン
スペインの2つのICUで実施されたRCT
対象：BMI >30 kg/m²で再挿管リスクが中等度の患者 144人
NIV群（72人） vs. HFNC群（72人）を比較
📊 主要な結果
7日以内の再挿管率：NIV群 23.6%、HFNC群 33.3%（リスク差 9.7%、95%CI -4.9%～24.4%）
頻度論的解析では統計的に有意な差なし（P = 0.268）
探索的事後ベイズ解析では、データを基にした事前分布で、NIVが再挿管を減らす事後確率は99%だった。
📝 結論
頻度論的解析では統計的有意差がなかったが、ベイズ解析によりNIVが有益である確率が高いことが示唆された
2. Statistical Analysis
a. なぜ頻度論的解析だけでは不十分なのか？
一般的な統計解析では、P値を基に仮説検定を行い、統計的有意差を判断 します。例えば、P値が0.05というのは、「帰無仮説が正しいと仮定した場合、同じ実験を100回行うと5回は現在観察されたデータの結果が偶然得られる」ということを意味します。
しかし、P値には以下のような限界があります。
◆ 「有意差あり、なし」が非常に厳格→ P=0.051では「効果がない」と断言できる？
◆ 結果の不確実性を考慮できない → 「どの程度の確率で有益か？」という視点が抜けている
b. ベイズ解析を事後解析として加える理由
ベイズ解析（Bayesian Analysis） は、事前情報（Prior）とデータ（Likelihood）を組み合わせて事後分布（Posterior）を推定する方法 です。
この研究では、以下の3種類の事前分布（Prior）を設定し、ベイズ解析を実施 しました。
✔ データ駆動型事前分布（Data-driven prior）：過去の4つのRCTのデータを元に推定
✔ 最小限の情報事前分布（Minimally informative prior）：効果がある確率50%
✔ 懐疑的事前分布（Skeptical prior）：効果がある確率5%（ほぼ効果なしと仮定）
ベイズ解析を使うことで、「NIVが再挿管を防ぐ確率はどれくらいか？」を直接計算 できるようになります。
結果
データ駆動型事前分布 → NIVが有益である確率：99%
最小限の情報事前分布 → NIVが有益である確率：90%
懐疑的事前分布 → NIVが有益である確率：89%
つまり、P=0.268（頻度論的解析では有意差なし）でも、NIVが有益である確率は高い ことが示唆されました。
３. まとめ
この研究では、ベイズ解析を事後解析として用いることで、頻度論的解析だけでは捉えられなかった「治療の有益性の確率」を示すことができました。
ベイズ解析の利点
✔ サンプルサイズが小さくても、不確実性を考慮しながら結論を導ける
✔ 「有意差なし」でも、治療が有益な確率を直接算出できる
✔ 過去のデータ（既存のRCTの結果）を活用できる
今後、頻度論的解析とベイズ解析を組み合わせた研究はますます増えていく でしょう。データの不確実性を考慮しながら、より直感的で実践的な結論を導く手法として、ベイズ解析の活用が期待されます。
2025/2/6
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