サブグループ解析とはサブグループ解析とは何か＋失敗を防ぐには

サブグループ解析を実施する最初のステップは、研究に含めたいグループを定義することです。あなたの目的は、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疾患を発症するリスクが高いかどうかを判断することです。例えば、乳がんの研究をしている場合、過去に手術を受けたことのある女性は、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。

サブグループを決めたら、いよいよ各グループからデータを収集します。ターゲットとなる人たちから情報を集めるといいでしょう。これは、世論調査やアンケート、あるいはプロジェクト期間中にその疾患と診断された人の医療記録を収集することで行うことができます。

健康な人と研究対象の病気や症状のある人の両方からデータを集めたら、次は統計解析です！統計解析の目的は2つあります。1つはサンプルサイズに誤差がないことを確認すること、もう1つはサンプル間に差があるかどうか（つまり、異なる特徴を持つ集団間に差があるかどうか）を確認することです。

サブグループ解析とは何ですか？

サブグループ分析とは、特定の変数が二次データ分析の結果にどのような影響を与えるかをドリルダウンして確認するプロセスである。回答者は、人種、民族、年齢、学歴、性別などの人口統計学的特徴によってグループ分けされています。その他の変数としては、政党の識別、健康状態、特定の状況に対する態度などが考えられます。

研究者は、サブグループ間の変数の平均値や分布の違いを分析し、格差やその他の差異を特定することができる。

例えば、科学研究のための動物の使用に関する人々の態度についての調査があり、このトピックに関する意見に男女の違いがあるかどうかに関心があるとします。

サンプルを男性回答者と女性回答者に分け、両者に違いがあるかどうかを調べることで、サブグループ分析を行うことができます。

サブグループ解析（例えば、介入や治療）では、集団の特定のセグメントや特定のパラメータにおける要因の結果を決定しようとします。

サブグループ解析は、2つのタイプに分類することができます：

事前指定あり
ポストホックです。

失敗しないための工夫

同じデータに対して複数のテストを実施すると、大規模なプロジェクトでは誤検出が発生する可能性があります。研究者によっては、面倒で繰り返しの多い結果を無視して、自分が偏りがちなサブセットの結果を優先することもあり得ます。

特に機械学習アルゴリズムを扱う場合は、ユーザーにとって有用でない結果を繰り返し大量に生成するために使われることが多いため、その傾向が顕著です。これらのアルゴリズムの実行にかかる時間は非常に長いので、実験の実行コストに織り込んでおく必要があります。

これは、データセットに存在する他の可能性や、より良い結果をもたらす代替アプローチを考慮することなく、研究者を道連れにする可能性があるという点で問題です。

サブグループを使ってデータを分析する場合、データを小さなグループに分解して、そのグループ間に違いがあるかどうかを確認することになります。

性別がある結果にどのように影響するかを調べたい場合、調査サンプルを男女に分け、その回答を比較することができます。しかし、各グループに何人いればいいのでしょうか？そして、いくつの比較をする必要があるのでしょうか？

サブグループがエラーにつながる理由は、主に2つあります。サンプルサイズが小さすぎて、比較対象が多くなりすぎることがあります。研究サンプルを多くのサブグループに分けると、参加者が少なすぎて差異を検出できなかったり、差異が単なる偶然の問題でないことを確認できなかったりすることがあります。

サブグループ解析の優位性

サブグループ分析の主な利点は、研究者がより詳細に仮説を検証することができることです。例えば、特定のサブグループが他の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が分かるかもしれません。

サブグループ解析は、医学研究においてよく使われる手法です。これは、標準的な研究で使用されるアプローチの延長と考えることができ、異なるグループが治療に対して異なる反応を示すかどうかを調べるために調べます。しかし、この手法はいくつかの理由で問題があります：

研究によっては、サブグループを前もって定義していなかったり、いくつのサブグループを調べるかを明記していなかったりします。そうしないと、研究者がなぜ特定のグループを選んだのか、それぞれの分析で何を示そうとしたのか、他の人が理解するのが難しくなってしまうからです。また、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、分析したサブグループすべてについて報告する必要があります。
サブグループを分析する際に、統計的には有意でも臨床的には重要でない（つまり、実際には重要でない）ものが見つかる可能性があります。例えば、頭痛の治療にアスピリンがアセトアミノフェンよりも有効かどうかを研究しているとして、アスピリンを服用した人の80％が全く緩和されなかったという結果が出たとします。