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グラフを見たが、「喫煙者率が減っているのに肺癌率は増えている」というだけのことであって、そこから、「タバコを吸わない方が肺癌になりにくい」と言ってしまうのは、論理に飛躍がありますね。理由は、相関関係が立証されていないからです。相関が不明なことがらを比較して、飛躍した結論を出してしまっている。
喫煙者と非喫煙者の肺癌率を比較すれば、「タバコを吸わない方が肺癌になりにくい」かどうかは分かるはずです。そういうグラフではないのですよね。今のところ、データが手に入らないようなので、仕方ありませんが。
肺癌率が増えていることは確かなようなので、グラフを素直に解釈すれば、「肺癌を誘発する、喫煙以外の何かの要因がある」ということになると思います。
実際のところ, 発がん性の検定ってなかなか難しいんですよ. 例えば無投与であっても, 経年により一定の割合でがんが発生するわけですから, 投与群が別の要因で短命化すると(タバコだとたとえばニコチンの血管収縮作用による心筋梗塞とか脳血栓とか), 見かけ上, がんによる死亡率は下がります. 極論を言えば, 即死系の毒物は発がん性が無いことになります.
ですので, 発がん性試験で使われるpeto検定などは, 死亡例発生時点で時系列的に区分して群間の比較を行い, それを集計して有意確率を求めます. この手の時系列変化を加味した検定手法はいろいろありますが, それぞれ初期の発生率に敏感だったり逆に末期の発生率を重視したりとかありますので, 手法の選択もむずかしかったりします. というか, 私もシステムのインプリメントのための表面的な知識があるだけで, 実際に使うことはまったく出来ません.
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日々是ハック也 -- あるハードコアバイナリアン
グラフの解釈が違う (スコア:0)
グラフを見たが、「喫煙者率が減っているのに肺癌率は増えている」というだけのことであって、そこから、「タバコを吸わない方が肺癌になりにくい」と言ってしまうのは、論理に飛躍がありますね。理由は、相関関係が立証されていないからです。相関が不明なことがらを比較して、飛躍した結論を出してしまっている。
喫煙者と非喫煙者の肺癌率を比較すれば、「タバコを吸わない方が肺癌になりにくい」かどうかは分かるはずです。そういうグラフではないのですよね。今のところ、データが手に入らないようなので、仕方ありませんが。
肺癌率が増えていることは確かなようなので、グラフを素直に解釈すれば、「肺癌を誘発する、喫煙以外の何かの要因がある」ということになると思います。
発がん性検定は難しい (スコア:2)
実際のところ, 発がん性の検定ってなかなか難しいんですよ. 例えば無投与であっても, 経年により一定の割合でがんが発生するわけですから, 投与群が別の要因で短命化すると(タバコだとたとえばニコチンの血管収縮作用による心筋梗塞とか脳血栓とか), 見かけ上, がんによる死亡率は下がります. 極論を言えば, 即死系の毒物は発がん性が無いことになります.
ですので, 発がん性試験で使われるpeto検定などは, 死亡例発生時点で時系列的に区分して群間の比較を行い, それを集計して有意確率を求めます. この手の時系列変化を加味した検定手法はいろいろありますが, それぞれ初期の発生率に敏感だったり逆に末期の発生率を重視したりとかありますので, 手法の選択もむずかしかったりします. というか, 私もシステムのインプリメントのための表面的な知識があるだけで, 実際に使うことはまったく出来ません.