レベル：上級
【発表者】
国立大学法人北海道大学 北海道大学病院
医療・ヘルスサイエンス研究開発機構
データサイエンスセンター センター長 伊藤 陽一
【発表概要】
潜在変数モデル分析とは、解析対象の背後に、直接観測できない何らかの性質を潜在変数と定義し、その潜在変数が間接的に観測されると仮定して行う解析手法である。潜在変数モデルは、観測される変数と潜在変数の尺度の組み合わせによって4つに分類される。観測される変数が連続尺度で、潜在変数も連続尺度のときは因子分析、観測される変数が連続尺度で、潜在変数が離散尺度のときは有限混合モデル、観測される変数が離散尺度で、潜在変数が連続尺度のときは項目反応理論モデル、観測される変数が離散尺度で、潜在変数も離散尺度のときは潜在クラス分析である。これら4つの解析方法のうち潜在クラス分析はSASでは実装されておらず、JMP Proでのみ実行可能である。本発表では、これら4つの解析方法の関係を解説しつつ、JMPによる潜在変数モデル分析についての紹介を行う。
【発表者プロフィール】
2001年5月より東京大学大学院医学系研究科生物統計学助手、2008年に北海道大学大学院医学研究科特任講師、2011年同准教授を経て、2018年に情報・システム研究機構 統計数理研究所 医療健康データ科学研究センター センター長となる。2020年北海道大学病院 臨床研究開発センター 生物統計部門 部門長 教授、2021年に医療・ヘルスサイエンス研究開発機構の発足を機に現職となる。
臨床研究を実施する研究者に対する統計コンサルタントや、医師主導治験の統計解析責任者を務めている。また、独立行政法人医薬品医療機器総合機構（PMDA）の専門委員として、年10件程度の新薬審査に関与している。
※配布資料については公開可能か確認中