層別化比例ハザード回帰と傾向スコアマッチングを組み合わせることで、観察データ（ランダム化されていないデータ）における生存時間の分析を行います。このアプローチは、特に医療研究での生存率や生存時間に対する治療効果を評価する際に役立ちます。

事前に行われた傾向スコアマッチングにより、治療群と対照群の間で共変量（年齢、性別、病気の種類など）のバランスを取り、これらの共変量が生存時間に与える影響を制御します。層別化比例ハザードモデルを用いることで、時間依存のリスクやハザード率を考慮したうえで、治療効果の推定を行うことができます。

この手法は、ランダム化比較試験（RCT）が実施できない、または難しい場合に特に有用です。たとえば、倫理的な制約によりランダム化が不可能な場合や、既存の観察データを用いた研究で使用されます。このアプローチにより、観察データにおける選択バイアスを最小化し、因果関係をより信頼性高く推定することが可能になります。

名義変数の解析

連続変数の解析

統計的モデリング

生存期間の解析

検査の正確度

マッチングによる解析

比率(割合)のサンプルサイズ

平均値のサンプルサイズ

生存曲線のサンプルサイズ

索引