研究現場で直面する「欠測データ問題」の解決策を提示

医学研究、社会科学、心理学研究など、あらゆる分野で研究者が直面する欠測データ（欠損値）の問題。私たちが新たに公開したコンテンツでは、従来多くの研究者が採用してきた「欠損値のある行を単純に削除する」完全症例解析の深刻な問題点を、具体的な血圧治療薬研究の例を用いて解説しています。

「欠損値補完はデータの改ざんではないか」という研究者の懸念に対し、科学的推論の向上という観点から丁寧に説明しました。また、欠測メカニズムの3つのタイプ（MCAR、MAR、MNAR）について、具体例を交えながら理解を深められる構成としています。

欠損値とは

欠損値とは、データセット内で値が記録されていない箇所を指します。 欠損値は統計解析において重要な問題であり、適切に処理しないと解析結果に偏りが生じる可能性があります。

• 欠損の種類:
  • MCAR (Missing Completely At Random): 欠損が完全にランダムに発生
  • MAR (Missing At Random): 観測されたデータに基づいて欠損が発生
  • MNAR (Missing Not At Random): 欠損自体に意味がある場合

特に重要なのは、欠測データが完全にランダムでない場合（MAR: Missing At Random、MNAR: Missing Not At Random）、完全症例解析では選択バイアスが生じ、治療効果の過大評価や過小評価につながる可能性があることです。年齢の高い患者ほど研究を途中で離脱する場合、残ったデータだけで解析すると、真の治療効果を見誤ってしまうのです。

現代統計学の標準手法「多重代入法」を分かりやすく解説

このような問題を解決するため、現代統計学では多重代入法（Multiple Imputation）が推奨されています。本コンテンツでは、欠損値を1つの値で補完するのではなく、複数の可能性を考慮して統計的不確実性を適切に評価する手法を、対話形式で段階的に解説しています。

特に注目すべきは、MICE（Multivariate Imputation by Chained Equations：連鎖方程式による多変量補完）の実装です。この手法では、各変数を他の変数で予測するモデルを構築し、反復的に補完を行うことで、変数間の関係性を保持しながら欠損値を推定します。

多重代入法 (MICE) とは

MICE (Multivariate Imputation by Chained Equations) は、変数間の関係性を考慮した高度な補完手法です。

• 特徴:
  • 各変数を他の変数で予測するモデルを構築
  • 反復的に補完値を更新し、収束させる
  • 複数の補完データセットを生成し、不確実性を考慮

• MICEの補完手法:
  • PMM (Predictive Mean Matching): 数値変数のデフォルト手法
  • ロジスティック回帰: 二値カテゴリ変数
  • 多項ロジスティック回帰: 多値カテゴリ変数
  • ランダムフォレスト: 全データ型に対応
  • 平均値補完: 単純な数値補完
  • 線形回帰: 正規分布を仮定した補完

Reactive stat で 欠損値補完機能  を提供しています

理論的理解と併せて、実際のデータ解析でも活用できるよう、Reactive stat では充実した 欠損値補完機能 を提供しています。ブラウザ上で動作するため、インストール不要で誰でも簡単に多重代入法を実行できます。

注意事項

• 欠損値補完は強力な手法ですが、安易な適用は誤った解釈につながりますから、手法について理解したうえで適切に適用する必要があります。
• 欠損率が高い場合は、補完結果の信頼性が低下する可能性があります。
• 補完はあくまで統計的推定であり、真の値を復元するわけではありません。
• 補完結果は分析の前提条件や目的に応じて適切性を判断する必要があります。
• カテゴリ変数での完全分離 (各カテゴリが明確に分かれている場合) では、一部の変数で補完が実行できない場合があります。
• 補完前のデータの質 (測定誤差、外れ値など) は補完結果に影響するため、事前のデータクリーニングが重要です。