データサイエンティスト

鈴木 Suzuki

統計学を専門に15年以上の経験を培ってきました。 現在は国公立医療機関や国立大学付随研究所からの業務を中心に受託しております。

Dr.データサイエンスを始めたキッカケ

近年の解析ツールの発展により、多大な労力を要する統計解析が随分と気軽に行えるようになりました。

一方で、「正しい手法による解析が行えているのか」「解析結果の解釈が難しい」など、聡明な医師の方々におかれましても統計学の知識に悩まされるケースが頻発しているように感じます。

その背景には、医療に関する高度な研究に対して、データサイエンスの要である統計学の知識が十分に満たされていないことが考えられます。

忙しい合間を縫って勤しむ研究をサポートする役目として、統計学の豊富な知識に支えられた私の力を活用していただけると幸いです。

実績の紹介(一例)

例1.統計解析プランのご依頼

お客様はご自身でCox比例ハザードモデルを用いて解析を行いましたが、結果に違和感を抱き、臨床現場での実際の手応えと合致しないと感じておられました。そこで、統計解析プランをお申し込みいただきました。

業務の流れとしては、まず、手法選択の誤りを特定し、適切な手法で再解析を行いました。その結果、お客様が感じていた違和感が正しいものであることが確認できました。

再解析により、Cox比例ハザードモデルとは異なる結果が得られ、現場での手応えにより近い知見を提供することができました。

例2.統計解析プランのご依頼

お客様はA群とB群の背景因子を揃えた上での生存時間解析をご希望されていたため、傾向スコアマッチングおよび逆確率重み付け(IPTW)法を用いてデータを調整し、解析を行いました。

さらに、感度分析として、多重代入法により欠測値の補完を行った上で同様の生存時間解析を実施しました。

複数の解析パターンと複雑な処理が必要な業務でしたが、適切な方法で解析結果を提示し、精度の高い結果を提供することができました。

例3.作図プランのご依頼

お客様は一般化推定方程式(GEE)による解析を行い、特定の共変量をX軸、推定値をY軸とする95%信頼区間付きの推移を視覚化するための作図をご依頼くださいました。

さらに、お客様は今後のGEE解析による作図を想定していたため、プログラムコード付きの作図プランをお申し込みいただきました。

また、プログラムコードは汎用性を重視して作成しましたが、万が一トラブルが発生した際には無償で対応することを事前にお伝えすることで、安心して業務をご依頼いただけるよう努めました。

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