Top 10 Statistical Tools Used in Medical Research

コラブツリー フリーランス・スタティシャン Kingsley Ukwuoma writes about the top statistical tools used in medical research and clinical データ分析. 

かつては、データを使った実験の検証は、すべて手計算で行われていた時代がありました。しかし、データが1,000件を超えるような大規模なものになると、人為的なミスが発生しやすくなり、研究コストも高くなってしまいます。現在では、技術の進歩により、医学研究の効率性と正確性を高めるために統計ツールが使用されています。

In the medical research field, stretching from systematic reviews, meta-analysis and 臨床試験, exactness and precision is paramount. Validation parameters must be more stringent. In testing research hypothesis, the assumption is based on 100% correctness. However, since data in itself is never normally distributed or perfect, it becomes important to apportion a percentage of 0.01 (1%) as the level of significance or margin of error or probability that the result will produce an error, though slight but gets better as the benchmark approaches 100%, in other words, 0.001 (0.1%) or 0.0001 (0.01%).

数字や文字列、アルファナンバーなどが混在するデータは、それ自体が非常に厄介なものですが、データの分析は必ずしも複雑ではありません。そのプロセスは、3つの明確なステップに分けられます。

-研究目的によるデータの由来の理解
-データをどうするか（推定テストの選択）
-データから意味を見いだす方法（結果の解釈）

医学研究に使用される統計ツールは膨大な数にのぼります。これらのツールは似たような方法で仕事をこなしますが、違いは使いやすさと表示のしやすさにあり、ライセンス（プロプライエタリかどうか）、インターフェース（ポイント＆クリックかコマンドラインか）、コスト（無料か有料か）にも違いがあります。これらのツールは、統計データの収集、整理、分析、解釈のエンドツーエンドのプロセスを処理します。ここでは、科学者、医師、業界の研究開発担当者が医療研究で使用する統計ツールのトップ10を見てみましょう。

1.Stata

Stata is a complete toolbox that provides a data management capability, data analysis and a colorful graphical interface. Stata can be termed as the policy statistical software common to institutions, including international organizations like the United Nations, governments and academicians for 公衆衛生, 経済, Social Work and Medicine. It remains the most powerful software available in the analytics space. The name Stata is a syllabic abbreviation of the words statistics and data and was released in 1985 and then the graphical user interface option in 2003.

STATAの特徴は、グラフィカル・ユーザー・インターフェース（GUI）、つまりポイント＆クリックのインターフェースに、迅速で本格的、かつ使いやすいコマンドラインインターフェース（CLI）のオプションが付属している点です。STATAは以下と互換性があります。 エクセル ファイル（.xls、.xlsx）、テキストファイル（.txt、.csv、.dat）、SAS（.XPT）、その他（.XML）です。

記述的分析、クロス集計分析から、構造方程式モデリング、確率モデル、生存時間分析、時系列モデル、マルチレベルモデルなどの高度な技術まで、多くの統計機能を備えています。Stataでは、データ、変数、およびグループの統計的編集をコントロールすることができます。Stataは縦断的なデータを扱うのに適していますが、メモリ内には1つのデータセットしか保持できず、新しいデータセットを追加したりアクセスしたりするには書き換えが必要です。また、Stataのグラフィックは他のソフトウェアと比較してそれほど柔軟ではなく、パッケージの違いによって使用できるデータセットのサイズが制限されます（Stata/IC、Stata/SE、Stata/MP）。

2.R

Rは オープンソースの統計ソフトウェアツール that is well equipped to handle, visualization, analysis and aspects of 機械学習 ‘heavy computing’ and it’s strictly a programming ‘command line interface (CLI) software tool though relatively new in the user space, R now commands a strong fan base, boasting over 6000 packages, contributed by data scientists, bioinformatics and medical researchers, covering an expanse of disciplines from cancer research, clinical analysis, 分子生物学, phylogeny, to meta-analysis.

Rツールを搭載した統合開発環境（IDE）「R-studio」は、SQLを使用するOracle Data Base Engineのように動作します。1993年に初期バージョンが発売され、2011年にIDEが発売されました。Rは、Excelファイル（.xls、.xlsx）、テキストファイル（.txt、.dat、.csv）、SPSS（.sav）、Stata（.dta）、SAS（. sas7bdat）、その他（. xml、json）と互換性があります。Rは他のソフトウェアとの相互作用がよくできていますが、データの種類が異なるため、かなり急な学習が必要です。

具体的には以下の通りです。 メタフォー は、メタアナリシスを行うために利用できる数多くのRパッケージの1つであり、最も包括的な解析ツールを含んでいます。ウェブサイトには、非常に有用な分析例やプロット例が対応するコードとともに掲載されています。ただし、このパッケージはR環境を使用する必要があるため、Rを使ったことがない人にとっては、すぐに慣れるのは難しいかもしれません。特筆すべきは JASP または Jamovi のパッケージがあります。

3.グラフパッド・プリズム

GraphPad Prismは、大学や企業の生物学者に人気があります。また、t検定、一元配置のANOVA、分割表、生存時間分析、ロジスティック回帰モデルなどの確率モデルを用いて、実験室での研究や臨床試験を行うことができる機能を備えている。

このソフトは、他のソフトと違い、見積もりを出した後に、解釈された結果分析ページが付いています。専門用語が少なく、理解しやすい言語です。このソフトウェアには、分析とグラフ出力を1つのスナップショットにまとめる自動化機能が組み込まれています。これは、データポイントのいずれかが変更された場合に、データの自動再分析を行うという関連動作を追加するもので、実行された分析や描かれたグラフをやり直す必要はありません。

Excelファイル（.xls、.xlsx）、テキストファイル（.txt、.dat、.csv）、その他（.xml、json）に対応したソフトウェアツールです。グラフ作成機能は抜群です。

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4.SAS

SASは、様々な科学技術企業や組織を横断する機能を備えた、高度な分析の基盤となるシステムです。SAS（Statistical Analysis System）の開発は、1966年にノースカロライナ州立大学のアンソニー・バー（Anthony Bar）が始め、後にジェームズ・グッドナイト（James Goodnight）が加わりました。SAS（Statistical Analysis System）の開発は、1966年にノースカロライナ州立大学のアンソニー・バーとジェームズ・グッドナイトによって開始されました。

SASは、Excelファイル（.xls）、extファイル（.txt、.dat、.csv）、IBM SPSS（.sav）、Stata（.dta）、JMP（.jmp）、その他のファイル拡張子（.xml）に対応しています。これにより、エラーを引き起こす可能性のある手動プロセスに頼ることなく、簡単にデータをインポートおよびエクスポートすることができます。また、SASには優れたインタラクティブなグラフィックインターフェースが備わっています。しかし、SASは構文を使って完璧なグラフィックを作成するのが面倒な場合があります。

Some of the down features or benefits of SAS is linked to its size and proprietary license ownership. Key among this, is the time to implementation of new ideas and methods and the technicalities in the documentation process. SAS has gained popularity among Financial Services, Government, Manufacturing and Health and ライフサイエンス.

5.IBM SPSS

SPSSの初期バージョンは1968年に開発され、2009年にIBMに買収されるまで使用されました。IBM SPSSは非常に包括的で、ほとんどすべての分野や専門家のためのツールとして機能しています。このソフトウェアは、使いやすいグラフィカル・ユーザー・インターフェース機能を備えた奥深い機能を持っています。しかし、このソフトウェアは、統計学の基本的な知識、特にデータの測定、データタイプの識別、変数の割り当てとコーディング、ケースの選択などのデータ要素の知識を持つ研究者に最適です。

IBM SPSSは、Excelファイル（.xls、.xlsx）、テキストファイル（.csv、.txt、.dat）、SAS（.sas7bdat）、Stata（.dta）と互換性があります。SPSSには、グラフィックをドラッグ＆ドロップして修正できる「Chart Builder」という印象的な機能があります。使いやすさや欠損データを自動的に処理する機能に加えて、SPSS Amosを使って構造方程式モデルを実行することができます。

しかし、Least Absolute Deviation Regression や Quantile Regression など、ロバストで複雑な統計手法は推定できません。

6.MATLAB

MATLAB (The Mathworks) was released in 1984. MATLAB is a complete command line interface (CLI) or programming language used by scientist and engineers. As with R, the learning path is steep, and you will be required to create your own code at some point. A plentiful number of toolboxes are also available to help answer your research questions (such as EEGLab for analysing EEG data). The difficult to use feature is complemented by a vast array of statistical methods and flexibility in terms of what the software can handle. MATLAB gained popularity among scientist in the areas of engineering, numerical analysis, linear algebra and image processing.

MATLAB is compatible with Excel files (.xls, .xlsx), Text files (.txt, .dat, .csv), Other (. xml, json). MATLAB has a good graphic and integrates easily with high-end programming software like パイソン and C++ but does not boast the huge statistical methods that is available for SAS and IBM SPSS.

また、人気のない統計ソフトの中には、ポイント＆クリックで操作できる使い勝手の良いものもあります。

7.JMP

JMP combines powerful statistics with dynamic graphics, in memory and on the desktop. Its interactive and visual paradigm enables JMP to reveal insights that are impossible to gain from raw tables of numbers or static graphs. Originally stood for ‘John’s Macintosh Program’ with five bespoke products: JMP, JMP Pro, JMP Clinical, JMP ゲノミクス and JMP Graph Builder App.

JMPは、Excelファイル（.xls、.xlsx）、テキストファイル（.csv、.txt、.dat）、SAS（. sas7bdat）、Stata（.dta）、SPSS（.sav）に対応しています。JMPは、インタラクティブなグラフィックス、動的にリンクされたデータテーブル、スクリプト言語を備えており、RやExcelのアドインを使用できるインターフェースを持っています。また、ユーザーは出力を効率的に管理できるという利点もあります。IBM SPSSと同様に、回帰、二段最小二乗法（2SLS）、LAD、分位点などのロバストな手法がありません。

8.Minitab

Minitabは、データ分析のための基本的な統計ツールとかなり高度な統計ツールの両方を提供しており、1972年にOMNITAB 80の軽量版として開発されました。GraphPad Prismと同様に、GUIとスクリプトコマンドの両方でコマンドを実行できるため、初心者だけでなく、より複雑な分析を行いたいユーザーにも対応しています。

Excelファイル（.xls）、extファイル（.txt、.dat、.csv）、IBM SPSS（.sav）、Stata（.dta）、JMP（.jmp）、その他のファイル拡張子（.xml）に対応しています。これにより、エラーが発生する可能性のある手動プロセスに頼らずに、簡単にデータをインポートおよびエクスポートすることができます。Minitabでは、計算が自動化され、グラフを効率的に作成することができます。

9.スタティスティカ

Statistica is a suite of analytical software tool originally developed by StatSoft and acquired by Dell in 2014 and TIBCO entering agreement to buy in 2017. Statistica is great with data management, analysis, visualization, data mining and machine learning.

SASは、Excelファイル（.xls）、extファイル（.txt、.dat、.csv）、IBM SPSS（.sav）、Stata（.dta）、JMP（.jmp）、その他のファイル拡張子（.xml）に対応しています。これにより、エラーを引き起こす可能性のある手動プロセスに頼らずに、簡単にデータをインポートおよびエクスポートすることができます。Statisticaでは、追加の分析技術を利用できるRプログラミング環境を統合することができます。

10.エクセル

Microsoft Office Excelは、もともとデータ管理のために開発されたものであるが、Microsoft Corp.のExcelは、このレビューで取り上げたデータセットの統計分析に広く使用されている。このプログラムは広く普及しており、使用方法に関する知識が非常に広く浸透しているため、使用方法に関する不明な点が非常に少なく、レビューしたソフトウェアの中で使いやすさが最も高くなっています。

また、エクセルにはMeta-Essentials、MetaXL、MetaEasyというアドインがあり、エクセルをベースにメタ分析統計を行う機能が追加されています。

There are several factors that affect the outcome of analysis, including sample size, data collection methods, choice of test used, methodology, and more. Statistical analysis needs to be carefully done by experts to obtain reliable results. Hiring an experienced フリーランスの医療統計学者 または 生物統計学コンサルタント は、時間とエネルギーを節約し、研究に集中するために役立ちます。また、研究データを出版前に検証してもらうことは、自分の研究を自信を持って世界に発信するためにも不可欠です。Kolabtreeでは、様々なソフトウェアやツールに精通したフリーランスの統計学者へのアクセスを提供しています。 今すぐエキスパートを見る または単に プロジェクトの投稿 をクリックすると、24時間以内に見積もりが届きます。