STATION TO STATION

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TD

Author:TD
国際協力の仕事をしています。

2009年にアムステルダムのRoyal Tropical Instituteで修士号を取り、その後開発コンサルティング会社や政府系援助機関で働いています。

現在、タイで働いています。

ブログのタイトルであるStation to Stationは、David Bowieの76年のアルバム名を引用しています。

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疫学(バイアス)

最近、ドイツ人の女の子が同じフロアに引っ越してきました。
おそらく大学ではなく専門学校(より実践的なことを学ぶ学校)に通っています。
早速、仲間を呼んでディナーを開いていました。
こういうときに、なにげなくロウソクをつけてディナーをより華やかにするセンスというのはさすがだと思いました。



今日は、疫学6時間1本勝負の日でした。
これは、相当疲弊します。
疫学は、考える問題を多いです。
統計学も考えますが、疫学のほうがよりロジカルに考えさせます。

頭がパンク気味です。(脳は疲れないというのを本で読んだことがありますが、本当なのでしょうか?)

チャンス(Chance)、バイアス(Bias)、交絡因子(Confounding)、さらに交互作用因子というのをやりました。
疫学にリサーチデータを集めるときにエラーが出てしまいます。
それがチャンス、バイアスと交絡因子です。
これらは、簡単にいうと現実の現象とデータの間に生じるズレのことです。
疫学は、このズレをいかに小さくするかが命題になっています。

バイアスとは、疫学調査において曝露と症例の関係を正確に推測することを阻むエラーのことです。
選択バイアス、情報バイアスがあります。

交絡因子が今日の授業のキモの部分のようでした。

たとえばAという要因とBという症例に対して調査を行った場合,関連性があるように見えたとします。
しかし,実はその結果はAの要因とBの症例に関与する第三の要因Cが関係していることがあります。
この時Cを交絡因子(Confound)と呼び,これにより生じるずれを「交絡バイアス」と呼びます。

この交絡因子と混同しやすいのが、交互作用因子(Interaction)です。
二つの要因AとBが同時に起きた場合に症例Cに対する影響が大きく変化するような事例を指します。

なんとなく理解できた程度なので、演習問題をやって理解を深めてるしかありません。

明日は、休みです。
なので、スタディグループ(寺小屋)を組んで勉強します。
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comments(0)|trackback(0)|オランダ(日記)|2008-11-07_06:15|page top

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