Transcript 毒性試験に使用する統計解析の注意点

毒性試験に使用する統計解析の
注意点
小林克己
前川先生勉強会からの続き
/2009-12-22
1
学習項目
1. 分散分析(ANOVA)は，使用しない．
2. Duncan, SchefféおよびTukeyの多
重範囲検定は，使用しない．
3. 群数が増加すると検出力は，低下
する．
2
日本で多く使用されている統計解析法（決定樹）
使用率; 23/122（公開化審法・28日間反復投与毒性試験），
武田研究所報, 1981
Bartlett’s test
P>0.05
分散分析
*P<0.05
Kruskal-Wallis’s H test
P>0.05
Dunnett’s test
*P<0.05
終了
群内動物数
同一
*P<0.05
P>0.05
終了
群内動物数
異なる
同一
Scheffé’s test
Non-para type
Dunnett’s test
P<0.05, 0.01
異なる
Non-para type
Scheffé’s test
3
①分散分析で有意差が認められなくてもDunnett
の多重比較検定で有意差を示した例
項目
B6C3F1マウス
の肝重量(g)
平均値±標準偏差
対照群
低用量群
中用量群 高用量群
1.08, 1.09,
1.15, 1.09,
1.16, 1.00,
1.12, 1.01,
1.12, 1.02
1.09, 1.12, 1.15,
1.09, 1.04, 0.99,
1.24, 1.15, 0.99,
1.12
1.10, 1.20,
1.09, 1.02,
1.07, 1.12,
1.13, 1.06,
1.11, 1.20
1.16, 1.15,
1.24, 1.16,
1.22, 1.10,
1.18, 1.07,
1.18, 1.09
1.08±0.06
1.10±0.08
1.11±0.06
1.16±0.05
バートレットの等分散検定： P = 0.710で 等分散を示した
分散分析
Dunnettの検定
(2α)
P = 0.0804（有意差ナシ）
-
P = 0.923
Not. Sig.
P = 0.674 P = 0.039
* 7.4%↑
Not. Sig.
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②Dunnett, Tukey and Scheffé の多重比較
（範囲）検定の検出力（分布が大きいﾃﾞｰﾀ）
項目
対照群
低用量群
中用量群
高用量群
112, 168, 175,
69, 86, 145, 244, 43, 59, 73, 99,
F344♀, 78-wk, 168, 188, 181,
250, 122, 89, 125, 241, 218, 49, 49, 135, 46, 105, 40, 129, 181, 49, 69
LDH(U/L)
135, 211, 204
76, 66, 30
53, 73
動物数
10
10
10
8
平均±SD
167±49
118±76
100±62
88±47
指数
100
71
60
53
分散分析： P = 0.036
Dunnettの検定
Tukeyの検定
Scheffé の検定
P = 0.191 P = 0.045* P = 0.024*
P = 0.286
P = 0.077 P = 0.042*
P = 0.366
P = 0.120
P = 0.071
5
多重比較（範囲）検定の使い方
１薬剤： A0, A1, A2, A3
 対照群(A0)対各用量のみ，計3回の検定6
 Dunnettの多重比較検定
*********************************************
 2薬剤以上の毒性・効果試験：C0, A1, B1, C1
 C0vsA1, C0vsB1, C0vsC1, A1vsB1, A1vsC1, B1vsC1，
計6回の検定
 Tukey or Duncanの多重範囲検定
 毒性試験は，該当しない．
 ******************************************
組み合わせが多いと有意差が検出されにくい．

6
多重比較（範囲）検定の使い方
この場合はどうする？
 高血圧ラットを用いた降圧剤の効果試験
 A0, A1, A2, A3, 対象薬剤（RD, 市販品）
*****************************************
 結果と解析法
 A0=130, A1=132, A2=120, A3=110, RD=112
 ①全対の検定，Tukeyの検定，感度↓
 ②A0とRDをt-検定で効果を確認後A0に対して
各用量間をDunnettの検定

7
多重比較（範囲）検定の検出力
 対照群を何回も使用すると疲労するこ
とから有意差が検出しにくくなる．
検定法 棄却限界値
 各検定の分布表
t-test
2.10
（棄却限界値=5%,
Dunnett
2.30
4群, 10匹/群，2α） Williams
2.50
Duncan
Tukey
3.11
3.80
8
③群数が増加すると有意差がでない
用量群
対照
低
中
高
個体値
13.9, 14.3, 13.7,
13.8, 14.0, 14.3,
13.9, 13.7, 13.9,
13.5
14.0, 13.3, 15.0,
13.8, 14.1, 13.3,
14.1, 13.9, 13.8,
13.4
14.0, 13.8, 13.7,
13.8, 13.5, 14.1,
14.2, 13.8, 14.1,
14.0
14.1, 13.9, 14.3,
14.0, 14.2, 14.1,
14.3, 14.4, 14.4,
14.4
動物数
10
10
10
10
10
平均±SD
13.9±0.3
13.9±0.4
13.9±0.2
14.2±0.2
14.2±0.3
0.41
0.00
2.52
4群･ﾀﾞﾝﾈｯﾄの計算値
最高
14.2, 14.2, 14.7,
13.9, 14.3, 13.7,
14.3, 14.4, 14.0,
14.3
ﾀﾞﾝﾈｯﾄの表・5%の棄却限界値2α=2.45
4群･統計学的有意差
NS
NS
P<0.05
5群･ﾀﾞﾝﾈｯﾄの計算値
0.40
0.00
2.51
2.43
ﾀﾞﾝﾈｯﾄの表・ 5%の棄却限界値2α=2.53
5群･統計学的有意差
NS
NS
NS
NS
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高検出力の最近のツール
使用率; 20/122，小林，2000/産業衛生誌
Bartlett’s test
P>0.05
*P<0.05
Dunnett’s test
Steel’s test
片側検定
*P<0.05, 0.01
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まとめ
1. 分散分析(ANOVA)は，5～8%付近で有意
差を示さなくても，Dunnettでは有意差が検
出される．最近は，ANOVAの使用が少な
い（浜田，榊，小林らの決定樹は使用せず）．
2. Schefféの検定は，組み合わせが多いことか
ら極めて検出力が低い．使用してはいけな
い．（例： A0 vs. A1+A2）
3. 群数が多くなると検出力は，低下する．各分
布表を参照：群数↑，棄却限界値↑
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