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2026/04/22開催： 第42回統計科学セミナー「メタアナリシスにおける公表バイアス問題への選択モデルの応用」

seminar
日時：2026年4月22日（水）16:30 - 17:30 
場所：東北大学大学院情報科学研究科2階大講義室
タイトル：メタアナリシスにおける公表バイアス問題への選択モデルの応用：臨床試験レジストリデータに基づく最近の進展
講演者：黄 傲　特任助教（東北大学 情報科学研究科）
概要：メタアナリシスとは、同じ研究テーマに関する複数の研究から得られたエビデンスを統合するための統計的手法である。単一研究と比較して、より信頼性と精度の高い結果を導くことが可能であり、そのため医学、心理学、教育学など多くの分野で広く用いられている。しかしながら、その結果の妥当性は、公表バイアスによって脅かされることが⻑らく指摘されてきた。公表バイアスとは、統計的に有意な結果を示す大規模研究ほど出版されやすいという現象であり、その結果、観測される研究は母集団から選択された標本に偏ることになる。この問題に対処するため、治療効果の推定において潜在的な選択的出版過程を考慮する、さまざまなパラメトリック選択モデルに基づく手法が提案されてきた。しかし、観測可能なのが公表済みの研究のみであるため、これらの手法は複雑な感度分析に依存せざるを得ない。最近の研究により、臨床試験登録制度を活用することで未公表研究を特定し、一般的な欠測データ問題における完全データと同様に、研究母集団を把握できることが示された。これにより、公表バイアスの問題が通常の欠測データ解析の枠組みで取り扱うことが可能となり、感度分析に依存しない安定した推定が実現されるとともに、研究間異質性のより妥当な評価も可能となる。本セミナーでは、臨床試験レジストリの情報を用いて、さまざまなパラメトリック選択関数に対処する方法と、その最近の研究動向について紹介する。
Ao Huang (Graduate School of Information Sciences, Tohoku University)

 

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