患者背景が違えば後悔も異なる | 医薬経済オンライン

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患者背景が違えば後悔も異なる

第16回　多母集団分析による最適モデルへの手順

独立行政法人国立病院機構東京医療センター政策医療企画研究部臨床疫学研究室　研究員　丹野清美

2021年4月15日号

　前回（3月15日号）では、第1段階の「潜在クラス分析」を行い、「既婚・こどもあり」の患者が多いクラス（クラス1）と「未婚・こどもなし」の患者が多いクラス（クラス2）に層別された。今回はパス解析を用いた多母集団比較の結果、すなわち患者背景による後悔の影響の違いを紹介する。　この分析手法は、データが複数の母集団から抽出されたことを認める分析であり、母集団間の等質または異質性を検討することを目的としている。パス解析による分析は、「IBM SPSS Amos Graphics 22」を用い、CFI、RMSEAでモデルの適合度を判定した。CFIが0.80以上、RMSEAが0.05以下であればそのモデルがデータに適合していると判断し、さらに相対的なモデルのよさを示す指標である「Akaike Information Criterion」（AIC）も使って最適なモデルを選択した。　前回（3月15日号）では、第1段階の「潜在クラス分析」を行い、「既婚・こどもあり」の患者が多いクラス（クラス1）と「未婚・こどもなし」の患者が多いクラス（クラス2）に層別された。今回はパス解析を用いた多母集団比較の結果、すなわち患者背景による後悔の影響の違いを紹介する。　この分析手法は、データが複数の母集団から抽出されたことを認める分析であり、母集団間の等質または異質性を検討することを目的としている。パス解析による分析は、「IBM SPSS Amos Graphics 22」を用い、CFI、RMSEAでモデルの適合度を判定した。CFIが0.80以上、RMSEAが0.05以下であればそのモデルがデータに適合していると判断し、さらに相対的なモデルのよさを示す指標である「Akaike Information Criterion」（AIC）も使って最適なモデルを選択した。

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