毒性試験に使用する統計解析の注意点小林克己前川先生勉強会からの続き /2009-12-22 1 学習項目 1. 分散分析(ANOVA)は，使用しない． 2. Duncan, SchefféおよびTukeyの多重範囲検定は，使用しない． 3. 群数が増加すると検出力は，低下する． 2 日本で多く使用されている統計解析法（決定樹）使用率; 23/122（公開化審法・28日間反復投与毒性試験），武田研究所報, 1981 Bartlett’s test P>0.05 分散分析 *P<0.05 Kruskal-Wallis’s H test P>0.05 Dunnett’s test *P<0.05 終了群内動物数同一 *P<0.05 P>0.05 終了群内動物数異なる同一 Scheffé’s test Non-para type Dunnett’s test P<0.05, 0.01 異なる Non-para type Scheffé’s test 3 ①分散分析で有意差が認められなくてもDunnett の多重比較検定で有意差を示した例項目 B6C3F1マウスの肝重量(g) 平均値±標準偏差対照群低用量群中用量群高用量群 1.08, 1.09, 1.15, 1.09, 1.16, 1.00, 1.12, 1.01, 1.12, 1.02 1.09, 1.12, 1.15, 1.09, 1.04, 0.99, 1.24, 1.15, 0.99, 1.12 1.10, 1.20, 1.09, 1.02, 1.07, 1.12, 1.13, 1.06, 1.11, 1.20 1.16, 1.15, 1.24, 1.16, 1.22, 1.10, 1.18, 1.07, 1.18, 1.09 1.08±0.06 1.10±0.08 1.11±0.06 1.16±0.05 バートレットの等分散検定： P = 0.710で等分散を示した分散分析 Dunnettの検定 (2α) P = 0.0804（有意差ナシ） - P = 0.923 Not. Sig. P = 0.674 P = 0.039 * 7.4%↑ Not. Sig. 4 ②Dunnett, Tukey and Scheffé の多重比較（範囲）検定の検出力（分布が大きいﾃﾞｰﾀ）項目対照群低用量群中用量群高用量群 112, 168, 175, 69, 86, 145, 244, 43, 59, 73, 99, F344♀, 78-wk, 168, 188, 181, 250, 122, 89, 125, 241, 218, 49, 49, 135, 46, 105, 40, 129, 181, 49, 69 LDH(U/L) 135, 211, 204 76, 66, 30 53, 73 動物数 10 10 10 8 平均±SD 167±49 118±76 100±62 88±47 指数 100 71 60 53 分散分析： P = 0.036 Dunnettの検定 Tukeyの検定 Scheffé の検定 P = 0.191 P = 0.045* P = 0.024* P = 0.286 P = 0.077 P = 0.042* P = 0.366 P = 0.120 P = 0.071 5 多重比較（範囲）検定の使い方１薬剤： A0, A1, A2, A3  対照群(A0)対各用量のみ，計3回の検定6  Dunnettの多重比較検定 *********************************************  2薬剤以上の毒性・効果試験：C0, A1, B1, C1  C0vsA1, C0vsB1, C0vsC1, A1vsB1, A1vsC1, B1vsC1，計6回の検定  Tukey or Duncanの多重範囲検定  毒性試験は，該当しない．  ****************************************** 組み合わせが多いと有意差が検出されにくい．  6 多重比較（範囲）検定の使い方この場合はどうする？  高血圧ラットを用いた降圧剤の効果試験  A0, A1, A2, A3, 対象薬剤（RD, 市販品） *****************************************  結果と解析法  A0=130, A1=132, A2=120, A3=110, RD=112  ①全対の検定，Tukeyの検定，感度↓  ②A0とRDをt-検定で効果を確認後A0に対して各用量間をDunnettの検定  7 多重比較（範囲）検定の検出力  対照群を何回も使用すると疲労することから有意差が検出しにくくなる．検定法棄却限界値  各検定の分布表 t-test 2.10 （棄却限界値=5%, Dunnett 2.30 4群, 10匹/群，2α） Williams 2.50 Duncan Tukey 3.11 3.80 8 ③群数が増加すると有意差がでない用量群対照低中高個体値 13.9, 14.3, 13.7, 13.8, 14.0, 14.3, 13.9, 13.7, 13.9, 13.5 14.0, 13.3, 15.0, 13.8, 14.1, 13.3, 14.1, 13.9, 13.8, 13.4 14.0, 13.8, 13.7, 13.8, 13.5, 14.1, 14.2, 13.8, 14.1, 14.0 14.1, 13.9, 14.3, 14.0, 14.2, 14.1, 14.3, 14.4, 14.4, 14.4 動物数 10 10 10 10 10 平均±SD 13.9±0.3 13.9±0.4 13.9±0.2 14.2±0.2 14.2±0.3 0.41 0.00 2.52 4群･ﾀﾞﾝﾈｯﾄの計算値最高 14.2, 14.2, 14.7, 13.9, 14.3, 13.7, 14.3, 14.4, 14.0, 14.3 ﾀﾞﾝﾈｯﾄの表・5%の棄却限界値2α=2.45 4群･統計学的有意差 NS NS P<0.05 5群･ﾀﾞﾝﾈｯﾄの計算値 0.40 0.00 2.51 2.43 ﾀﾞﾝﾈｯﾄの表・ 5%の棄却限界値2α=2.53 5群･統計学的有意差 NS NS NS NS 9 高検出力の最近のツール使用率; 20/122，小林，2000/産業衛生誌 Bartlett’s test P>0.05 *P<0.05 Dunnett’s test Steel’s test 片側検定 *P<0.05, 0.01 10 まとめ 1. 分散分析(ANOVA)は，5～8%付近で有意差を示さなくても，Dunnettでは有意差が検出される．最近は，ANOVAの使用が少ない（浜田，榊，小林らの決定樹は使用せず）． 2. Schefféの検定は，組み合わせが多いことから極めて検出力が低い．使用してはいけない．（例： A0 vs. A1+A2） 3. 群数が多くなると検出力は，低下する．各分布表を参照：群数↑，棄却限界値↑ 11