サブグループ分析：それは何ですか+間違いを避ける方法

公開: 2022-05-25

サブグループ分析を実施する最初のステップは、調査に含めるグループを定義することです。あなたの目標は、これらのグループのいずれかが他のグループよりも特定の病気を発症するリスクが高いかどうかを判断することです。たとえば、乳がんを研究している場合、以前に手術を受けた女性が手術を受けていない女性よりもリスクが高いかどうかを知りたい場合があります。

サブグループを決定したら、各グループからデータを収集します。あなたはあなたのターゲット集団から情報を収集したいと思うでしょう。これは、世論調査、調査を通じて、またはプロジェクト中にその状態と診断された人の医療記録を収集することによって行うことができます。

健康な人と研究中の病気や状態の人の両方からデータを収集したら、統計分析の時間です！統計分析の目的は2つあります。まず、サンプルサイズにエラーがないことを確認する必要があります。次に、サンプル間に違いがあるかどうか（つまり、特性の異なる集団間に違いがあるかどうか）を確認する必要があります。

サブグループ分析とは何ですか？

サブグループ分析は、特定の変数が二次データ分析の結果にどのように影響するかを確認するためにドリルダウンできるプロセスです。回答者は、人種、民族、年齢、教育、性別などの人口統計学的特性に従ってグループ化されています。他の変数は、パーティの識別、健康状態、または特定の状況に対する態度です。

研究者は、サブグループ間の可変平均または分布の違いを分析して、格差またはその他の違いを特定する場合があります。

たとえば、科学研究のための動物の使用に対する人々の態度について調査し、このトピックに関する意見に男性と女性の間に違いがあるかどうかに関心があるとします。

サンプルを男性と女性の回答者に分割し、回答を調べて両者に違いがあるかどうかを確認することで、サブグループ分析を実行できます。

サブグループ分析（たとえば、介入または治療）では、母集団の特定のセグメントまたは特定のパラメーターにおける因子の結果を決定しようとします。

サブグループ分析は、次の2つのタイプに分類できます。

事前指定
事後。

間違いを避ける方法

同じデータに対して複数のテストを実行すると、大規模なプロジェクトで誤検知が発生する可能性があります。一部の研究者は、多くの退屈な結果や反復的な結果を無視して、偏りがちなサブセットの結果を支持する可能性があります。

これは、機械学習アルゴリズムを使用する場合に特に当てはまります。機械学習アルゴリズムは、ユーザーにとって役に立たない可能性のある多くの反復結果を生成するためによく使用されます。これらのアルゴリズムの実行にかかる時間は非常に長くなる可能性があるため、実験の実行コストを考慮する必要があります。

これは、データセットに存在する可能性のある他の可能性や、より良い結果を生み出す代替アプローチを考慮せずに、研究者を道に導く可能性があるため、問題です。

サブグループを使用してデータを分析する場合、データを小さなグループに分割して、それらの間に違いがあるかどうかを確認します。

性別が特定の結果にどのように影響するかを調べたい場合は、調査サンプルを男性と女性に分けて、それらの反応を比較することができます。しかし、各グループには何人の人がいる必要がありますか？そして、いくつの比較を行う必要がありますか？

サブグループがエラーにつながる可能性がある主な理由は2つあります。サンプルサイズが小さすぎる可能性があり、比較が多すぎる可能性があります。調査サンプルを多くのサブグループに分割すると、参加者が少なすぎて違いを検出したり、違いが単なる偶然ではないことを確認したりできない場合があります。

サブグループ分析の利点

サブグループ分析の主な利点は、研究者が仮説をより詳細にテストできることです。たとえば、特定のサブグループが他のサブグループよりも反応が良いことや、男性と女性の間に違いがあることに気付く場合があります。

サブグループ分析は、医学研究で使用される一般的な手法です。これは、標準的な研究で使用されているアプローチの拡張と考えることができます。このアプローチでは、さまざまなグループを調べて、治療に対する反応が異なるかどうかを確認します。ただし、この手法はいくつかの理由で問題になる可能性があります。

一部の研究では、サブグループを事前に定義していないか、検査されるサブグループの数が記載されていません。研究者がこれを行わないと、他の人が特定のグループを選んだ理由と、各分析で何を見せようとしていたのかを理解するのが困難になります。優れた研究者は、興味深い発見をもたらしたサブグループだけでなく、分析したすべてのサブグループについても報告する必要があります。
サブグループを分析するときに、研究者は統計的に有意であるが臨床的に有意ではないもの（つまり、実際には重要ではないもの）を見つける可能性があります。たとえば、頭痛の治療にアスピリンがアセトアミノフェンよりも効果的かどうかを研究しているとしましょう。アスピリンを服用した人の80％は何の救済もありませんでした。

サブグループ分析を行う方法

重要な研究におけるサブグループ分析の重要な役割は、誇張することはできません。このため、レポートには次の要素が含まれていることが不可欠です。

分析結果がサブグループの結果であることを明確に示しています。
適切な有意水準が計算され、報告されます。
調査が事前に指定されているか事後的なものである場合は、これを記事に記載する必要があります。

サブグループ分析は、研究プロジェクトの重要な要素です。市場にはさまざまな製品があります。それらはすべてあなたの研究努力に利益をもたらすように設計されていますが、あなたはそれらを効果的に利用する方法を知っている必要があります。

分析のためのQuestionPro

QuestionProには、サブグループ分析に使用できるクォータ制御ロジックがあります。サブグループを区別するために、カスタム変数を使用して調査URLを提供および配布できます。サブグループに基づいてロジックを作成することにより、同じ調査でサブグループ固有の質問を作成することもできます。

たとえば、50人の男性と50人の女性の回答者を分析するとします。選択した1つの質問として性別を追加してから、男性と女性の割り当て制御ロジックを追加できます。性別の質問の回答に基づいて、男性または女性固有の質問のロジックを作成できます。

このようにして、応答として、男性と女性の回答者を回答で簡単にサブグループ化し、割り当て管理制限に基づいて、正確な数の回答者を確実に取得できます。

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著者： Danielle Figueroa、Virat Harsoda