テレワーク

いいですね。

最大のポイントは「他の社員と距離を置くことができること」かも。

一般には「通勤不要」がメリットとして挙げられますが、私にとっては色々考え事するには通勤時間は有用なので、この点でのメリットは私には薄い。

ちなみに、テレワークの開始・終了時に上司にメール連絡する仕組みは、「やっぱり人事部門は社員を信用していないのね」ということなんでしょう。「なぜ在オフィス勤務の人にも同じことを求めないのか？」という質問に答はあるのか？

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研究ログ：ノンパラメトリックANCOVA

ノンパラメトリックANCOVAとは？確率的順序で表される治療効果に対して共変量の平均値の差による回帰モデルを仮定して解析する手法。その回帰モデルでは，「共変量の平均値の差は0である」という制限を課した上で治療効果が推定される。この仮定はデータがランダム化臨床試験から得られたものという前提条件に由来する。ノンパラメトリックANCOVAの利点このモデルでは，確率的順序の推定値と共変量の標本平均の群間差を結合したベクトルに対し，「共変量の平均値の差が0」という射影行列を用いてモデル化する。このモデルさえ仮定すれば，確率的順序は重み付き最小二乗法を用いて推定される。このモデルに必要なのはデータがランダム化臨床試験から得られたという事実のみである。ノンパラメトリックANCOVAの問題点モデルは応答変数・共変量共に「平均値の差」を扱うものなので，個々の被験者の共変量に対する個々の被験者の応答の予測はできない。また，この手法は層間・サブグループ間で治療効果の交互作用の存在を想定しておらず、またその評価も検討されていない。特に連続型共変量の場合，「平均値の差を扱う」モデルの性質上，「共変量の値（差ではない）によって治療効果が異なる」という説明が難しい。理論的側面としては，検定・信頼区間はWald型なので，データの状況次第（サンプルサイズが小さい，確率的順序が0または1に近い）では信頼区間の限界値が0または1を超える場合がある。参考文献 Kawaguchi A, Koch G, Wang X (2011), Stratiﬁed Multivariate Mann-Whitney Estimators for the Comparison of Two Treatments with Randomization Based Covariance Adjustment. Statistics in Biopharmaceutical Research, 3(2), 217-231

用量探索試験と私 #7：いよいよ登場MCP-Mod

MCP-Mod概略いよいよ本題です。 MCP-Modの原著は2005年公開。その名の通り「多重比較（MCP）」と「用量反応関係のモデル化（Mod）」の2部構成で，あらかじめ代表的な用量反応関係モデル候補を決めておく個々のモデルにいくつかの初期値を与え，各モデルにフィットするような用量群の平均パラメータについての対比を決める 2で決めた対比を，多重性を調整して同時に検定する 3で有意差のあった対比に対応する用量反応関係モデルの中で当てはまりが最もよい（AICが小さい）ものを用量反応関係モデルに採用するという手順になっています。 biomデータに適用早速実演ですが，話を簡単にするために，用量反応関係モデル候補は以下の3つにしました。線形モデル（単調増加） Emaxモデル（ある用量でプラトー） 2次関数（Downturn）対比検定（片側）検定結果は以下の通り線形モデル：p=0.0034 Emaxモデル：p≺0.0001 2次関数：p=1.0000 従って，2次関数モデルはここで脱落し，線形モデルとEmaxモデルの選択になります。 AICによる選択 AICは以下の通り線形モデル：7.5549 Emaxモデル：6.2981 従って，biomデータが上記3つのモデル候補の中でもっともよく当てはまるのはEmaxモデルとなります。グラフにすると… このグラフを見て臨床用量候補を決めろと言われれば… Emax曲線が見た目プラトーになっているのは用量0.4以降用量1でのEmax曲線の95%信頼区間幅が用量0.6よりやや広いのが気になる臨床用量候補には0.6を選ぶのが無難結局これまでと一緒か…。その頃私は：ざわざわ… 学位取得はうまく行かない一方で今の妻との交際は順調，2007年に結婚。こんな私でも結婚できるんですね～。さらに，その翌年の元日には長男誕生。プライベートはまさしく順調という感じに進んだ時期でしたが，仕事はかなり荒れ気味に。人に仕事を振れない，「人をリードする仕事」があることを知らない，といった点は私の問題でしたね。でもそれはそれで学ぶことの多かった時期でもあり，私にとってはやはり必要な時期だったのでしょう。ただし会...

用量探索試験と私 #6：ゲートキーピング法

ゲートキーピング法前回触れた「ゲートキーピング法」の補足です。 2000年代前半，多用量群だけでなく「多変量」「多時点」「多集団」にも適用可能な汎用的多重比較手法のニーズが高まってきました。前回のbiomデータの解析では，以下の2段階で検定を実行しました。プラセボ群を含む全ての用量群における単調増加性の存在をJonckheere検定で確認する。 1で単調増加性が認められた場合に限り，プラセボ群と用量群の比較を高用量からのステップダウン法でWilcoxon検定により実施する。これをゲートキーピング法の言葉で表現すると，「プラセボ群を含む全ての用量群において単調増加性はなく，分布は全て等しい」という帰無仮説族F1（実際は1つだけの仮説）と「プラセボ群と個々の用量群で分布は等しい」という4つ（4用量分）の仮説を含む帰無仮説族F2を設定する。さらに，F2に含まれるプラセボ群と用量1，0.6，0.2，0.05の分布に関する帰無仮説をそれぞれF21，F22，F23，F24とする。 F1とF2は直列ゲートキーピング法で検定する。つまり，F1はF2の検定のためのゲートキーパーであり，F1が棄却されない限りF2を検定することはない。さらにF21～F24も直列ゲートキーピング法で検定し，F21はF22の，F22はF23の，F23はF24のゲートキーパーである。各ゲートキーパーの帰無仮説が棄却されない限り，その後に続く帰無仮説が検定されることはない。となるでしょうか。もし，プラセボ群との対比較がDunnett法等ステップダウン法でない同時比較だった場合，3の手順は以下のようになります。「F21～F24を並列ゲートキーピング法で検定する。F21～F24の各帰無仮説の棄却は，自身が棄却されさえすればよいが，適切に多重性を調整する。」ゲートキーピング法は汎用的な多重比較の考え方なので，「複数変数」「複数時点」「複数サブグループ」等，色々な状況で適用可能です。仮説族を「直列に配線」するか「並列に配線」するかは，その仮説族の重要性に依存します。上記手順は，当時の私が「薬剤の単調増加性」を重視した結果です。その頃私は：挫折？と幸運さて、勤め先の合併に伴い東京に舞い戻った私ですが，当時開講された社会人向け医薬統計大...

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