独立な検定と対応のある検定における検出力

本シミュレーション研究の目的の 2 つ目は，傾向スコアマッチング標本における独立な 解析と対応のある解析の統計的検出力を比較することである．3.4.2 節で述べたように，本 シミュレーションのシナリオは全部で16あり，図3.5-8に示されている．図3.5-8のグラフ はすべて，各共変量の相関  を高くしていったときの，独立な検定と対応のある検定の統 計的検出力が図示されている．

図3.5は，10個の共変量のうちの半分の 5個の共変量がアウトカムへと影響しており，

各共変量のアウトカムへの影響度は小さい場合である．共変量とアウトカムの組合せによ り4パターンのグラフができる．まず，共変量が2値のとき，独立な検定と比較して対応の ある検定では検出力が低くなっている．また，共変量間の相関  に関わらず常に対応のあ る検定では検出力が低い．共変量が 2 値でアウトカムが連続量のとき，共変量間の相関  が高くなるにつれて対応のある検定の検出力が 80%に近づいてはいるが，独立な検定の検 出力よりは低い．共変量とアウトカムが両方とも 2 値の場合には対応のある検定の検出力 が高くなっていくような傾向は見られない．共変量が連続量の場合，共変量間の相関が低い ときには対応のある検定の検出力は 80%よりも低く，独立な検定の検出力の方が高い．一 方で，共変量間の相関が高い場合には，対応のある検定の方が独立な検定よりも検出力が高 いことがわかる．この傾向はアウトカムが2値と連続量の両方の場合で見られる．

図3.6は，10個の共変量のうち半分の 5個の共変量がアウトカム影響しており，その影 響度は比較的高い場合である．3.4.2 節で設定したパラメータ  の (ii) の場合であり，(i) と比べて共変量のアウトカムへの影響が大きい．図3.5では，傾向スコアの推定のために使 用した10個の共変量のうち半分がアウトカムへと影響しているが，その影響の大きさが小 さかったため，対応のある検定の検出力は低いケースが多かった．共変量とアウトカムの両 方が2 値の場合，共変量間の相関が低いときに対応のある検定の検出力は 80%よりも低か った．他のシナリオでは独立な検定に比べて対応のある検定の方が検出力が高かった．また，

これらのときには共変量間の相関によらず対応のある検定の検出力は高く，特に，共変量と アウトカムが両方とも連続量のシナリオにおいては，相関が低いときでもかなり検出力が 高かった．

図3.7は，10個の共変量のうち 1個の共変量がアウトカムへ影響しており，その影響度 が低い場合である．すべてのシナリオにおいて対応のある検定における検出力は 80%より も低かった．これは傾向スコアの推定に使用している共変量が1個だけであり，共変量のア ウトカムへの影響度も小さいためであると考えられる．

図3.8は，10個の共変量のうち 1個の共変量がアウトカムへ影響しており，その影響度 は比較的高い場合である．3.4.2 節で設定したパラメータ  の (iv) の場合であり，(iii) と 比べて共変量のアウトカムへの影響が大きいが，ほとんどのシナリオにおいて対応のある 検定の検出力は 80%を下回った．共変量とアウトカムの両方が連続量の場合のみ，共変量 間の相関が高ければ，独立な検定よりも対応のある検定の方が検出力が高かった．

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図3.5 独立な検定と対応のある検定における統計的検出力：10個の共変量のうち5個の共 変量がアウトカムに影響し，その影響度が小さい場合 (1 =…= 5 = 0, 6 =…= 10 = 0.1)

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図3.6独立な検定と対応のある検定における統計的検出力：10個の共変量のうち 5個の共 変量がアウトカムに影響し，その影響度が中程度の場合 (1 =…= 5 = 0, 6 =…= 10 = 0.5)

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図3.7独立な検定と対応のある検定における統計的検出力：10個の共変量のうち 1個の共 変量がアウトカムに影響し，その影響度が小さい場合 (1 =…= 9 = 0, 10 = 0.1)

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図3.8独立な検定と対応のある検定における統計的検出力：10個の共変量のうち 1個の共 変量がアウトカムに影響し，その影響度が中程度の場合 (1 =…= 9 = 0, 10 = 0.5)

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