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ようやく山ほど出ていたAssignmentも終わりました。
1時間ほど前に、最後の生物統計学も締め切られたはずです。

LectureやTutorial、
そしてAssignmentをこなしていく中で、
疫学で大切なことは、
2つの集団がどれだけ「同じ」で、
どれだけ「違う」のかを、
さまざまな方法で見極めることだと、
改めて気付かされました。

以前から、いかにして2つのものを比較するのか?、
と言うことが、
疫学では大切だと思っていたのですが、
そこに一つ加わった感じです(笑)。
Assignmentの問題の中に、
Randomized Controlled Trial(RCT)という、
無作為化比較試験の例が挙げられていて、
この研究における"Strength"と"Weekness"を、
理由をつけて述べなさい、というものがありました。

Classmateに意味を説明していて思ったのですが、
疫学研究における強みと言うのは、
どれだけ似ている2つの集団を作れるか、と言うことで、
一方弱みになってしまうのは、
どうしても取り除くことのできない違いが存在してしまうことです。

例えば、母集団からサンプリングをした場合に、
母集団の持つ特性、例えば年齢や性別などが、
サンプル集団でもほぼ同じだとしたら、
このサンプルを母集団とほぼ同じ集団だと考えて、
いろいろな検討を進めて行くことができるわけです。

もう一つ大切なのは、
RCTでは対象者をランダムに2つの集団に割り付けるわけですが、
比較しようと思っている治療法AとB以外の因子については、
この2つのグループにおける特徴がほぼ同じであるということが、
比較する上でとても大切になってくるわけです。

一方、疫学では人間を研究対象としているので、
個々の違いというものはどうしても取り除くことができません。
集団になるとその違いはどんどん大きくなってしまいます。

僕たちが疫学を勉強しているのは、
どうしたら2つの集団を同じようにできるか、
どうしても取り除けない違いをどのようにして最小化するか、
ひたすらいろいろなロジックを使って、
その2つのことを追求するためなのです。

生物統計学と疫学と、
僕の今勉強しているコースでは、
2つの科目が同時進行していますが、
生物統計学と言うのも、
疫学の持つ目的のために、
どのように数字を扱ったらいいのか、
そこが目的になっていると解釈しています。

しかし、数字がすべてではなくて、
もっと自由な思考が、
研究デザインを考えるときには求められます。

今日のTutorialはMeasurement bias、
つまり測定における偏りがテーマだったのですが、
環境中の鉛の暴露と、子どもの精神発達を検討した研究で、
子どもの採血と、認知機能のテストを、
別の日に行ったという記載がありました。

これもまさに、子どもの認知機能と言う、
少しのことでもさまざまな影響がある測定における誤差を、
できるだけ少なくするための方法だと思いますし、
実際の研究の場面で、
どのように測定を行うか、というときに、
数字だけでは測れない、
このような工夫が大切になることがあるわけです。

ちょっと脱線してしまいましたが、
このように数字に縛られず、
いろいろな視点から物事を考えられる、
疫学と言うのは、本当に自由な学問だと思います。

しかしながら、その目的のためには、
いろいろなことを知らなければなりませんし、
人がどのように生活し、生きているのか、
そこに興味を持つことが一番大切なのかもしれません。
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2010.04.22 Thu l 疫学・生物統計学 l コメント (2) トラックバック (0) l top

コメント

Happy Birthday!!
若干フライングか?!笑

誕生日プレゼント本人負担で手配済み。
2010.04.22 Thu l Mさん. URL l 編集
Re: Happy Birthday!!
Mさん

もうサマータイムは終わったんですから…。

でもまぁ、ありがとうございます(笑)。

本人負担のプレゼントって、
プレゼントの定義的にどうなんでしょう?^^;
2010.04.22 Thu l kohtas. URL l 編集

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