＜毒性試験講座 14＞

毒性試験データの統計解析

表紙
福田　英臣編
林　裕造編
和田　攻他編

ISBN4-8052-0334-X

B5判

頁／\7,767+税

概要

本講座は420名におよぶ第一線の研究者の学際的な協力により，トキシコロジーを最新の視座から体系化し，基礎から実際までを具体的に解説した．1〜3までを「総論」とし，毒性試験の企画，実施，成績の評価に必要な一般的問題と4〜18に入れにくい事項について解説．また，この部門は，毒性試験に直接関与しない人々にも好個の参考になるので，特に記述を平易にした．4〜14までは「基本理論と技術」とし，各試験法の理論的解説と，個々の具体的な手法を専門分野別に記述．15〜18までは「毒性評価の実際」とし，1〜14を基礎にして，与えられた被験物質について毒性試験を企画，実施し，その結果を評価する際の問題点を具体的に解説した．

目次

1　毒性試験と統計手法の選択
　1.1　試験の目的とデータ解析
　1.2　試験設計上での統計学的視点
　1.3　データの型と解析での課題
　1.4　手法の選択
　1.5　ガイドラインと統計解析
　　1.5.1　医薬品についてのガイドラインの改訂
　　1.5.2　単回投与毒性試験
　　1.5.3　反復投与毒性試験
　　1.5.4　生殖・発生毒性試験
　　1.5.5　変異原性試験
　　1.5.6　がん原性試験
　　1.5.7　皮膚感作性試験及び皮膚光感作性試験
　　1.5.8　補足

2　汎用的な統計手法
　2.1　計量値データの解析
　　2.1.1　計量値データ
　　　〔数値例――胸腺重量〕
　　2.1.2　欠測値と外れ値の吟味
　　2.1.3　要約統計量の計算
　　2.1.4　図表示によるデータの吟味
　　2.1.5　正規性の検定
　　2.1.6　等分散性の検定
　　2.1.7　2群の平均値の比較
　　2.1.8　一元配置分散分析
　　2.1.9　回帰分析
　　2.1.10　手法適用上の注意点
　2.2　計数値データの解析
　　2.2.1　計数値データ
　　　〔数値例――多染性赤血球〕
　　　〔数値例――尿たん白〕
　　2.2.2　分布の適合度検定
　　2.2.3　2群の出現率の差の検定
　　2.2.4　コクラン・アーミテッジ（Cochran-Armitage）の傾向検定
　　2.2.5　a × b 分割表の独立性のカイ（χ）二乗検定
　　2.2.6　一方向の順序分割表の累積カイ二乗検定
　　2.2.7　二方向の順序分割表の累積カイ二乗検定
　　2.2.8　スコア法と条件付き検定
　2.3　ノンパラ型データの解析
　　2.3.1　ノンパラ型データ
　　　〔数値例――血中濃度半減期〕
　　2.3.2　変数変換
　　2.3.3　2群の差のウイルコクソン（Wilcoxon）検定
　　2.3.4　2群の平均値の差の並べかえ検定
　　2.3.5　クラスカル・ワリス（Kruskal-Wallis）
　　2.3.6　対応のある2群のウイルコクソン検定
　2.4　経時測定データの解析
　　2.4.1　経時測定データ
　　〔数値例――イヌの GOT〕
　　2.4.2　経時データのモデル
　　2.4.3　二元配置母数モデル
　　2.4.4　枝分かれモデル
　　2.4.5　成長曲線モデル
　　2.4.6　多変量モデル
　　2.4.7　時系列モデル
　　2.4.8　クラス分けモデル
　　〔数値例――ヒトのコレステロール〕
　　2.4.9　実際上の諸問題
　　〔数値例――雌雄の GOT〕
　　〔数値例――血漿水銀濃度〕
　2.5　多重比較法
　　2.5.1　多重比較法
　　2.5.2　ダネット（Dunnett）の多重比較
　　2.5.3　ウイリアムズ（Williams）の多重比較
　　2.5.4　チューキー・クレーマー（Tukey-Kramer）の多重比較
　　2.5.5　シェフェ（Sheffe）の多重比較
　　2.5.6　スチール（Steel）の多重比較
　　2.5.7　シャーリー・ウイリアムズ（Shirley-Williams）の多重比較
　　2.5.8　スチール・ドワス（Steel-Dwass）の多重比較
　　2.5.9　ボンフェロニ（Bonferroni）の多重比較
　　2.5.10　多重比較法の利用上の注意
　2.6　共分散分析の利用
　　2.6.1　共変量のあるデータ
　　〔数値例――胸腺と体重〕
　　2.6.2　体重比について
　　2.6.3　共変量を取入れる解析法の原理
　　2.6.4　共分散分析
　　2.6.5　数値例2.6.1についての考察

3　毒性試験固有の問題
　3.1　比較毒性試験
　　3.1.1　比較毒性試験とは
　　3.1.2　比較毒性試験を行う背景と意義
　　3.1.3　比較毒性試験の統計解析のアプローチ
　　3.1.4　多変量解析を用いた総合指標の作成
　3.2　LD50 などの推定
　　3.2.1　LD50 とは
　　3.2.2　プロビット法
　　3.2.3　プロビット法に代わる方法
　　3.2.4　手法適用上の注意点
　　3.2.5　LD50 についての幾つかの注意
　3.3　変異原性試験のデータ解析
　　3.3.1　変異原性試験データ解析の特殊性
　　3.3.2　復帰突然変異試験・エームス試験
　　3.3.3　哺乳類の培養細胞を用いる染色体異常試験
　　3.3.4　げっ歯類を用いる小核試験
　3.4　がん原性試験の統計解析
　　3.4.1　がん原性試験のアンケートの結果
　　3.4.2　ピトー検定の必要性と特徴
　　3.4.3　がん原性試験における多重性への対処
　　3.4.4　検出力と群の大きさ
　3.5　生殖・発生毒性試験
　　3.5.1　生殖・発生毒性試験の特徴
　　3.5.2　計量値データの同腹効果の扱い
　　3.5.3　計数値データ（比重）の同腹効果の扱い
　3.6　背景データの利用
　　3.6.1　背景データとは
　　3.6.2　背景データの利用を求める条件
　　3.6.3　背景データの利用を制限する理由
　　3.6.4　背景データ利用における注意点
　3.7　毒性試験の設計上の注意
　　3.7.1　毒性試験における偏りとそれを除くための設計上の方法
　　3.7.2　群及び用量設定
　　3.7.3　群の大きさ
　　3.7.4　プロトコルと報告書

4　統計手法の意義と適用上の注意
　4.1　なぜ統計手法か
　4.2　手法の原理
　　4.2.1　母集団と問題の定式化
　　　正規分布とパラメータ
　　4.2.2　第1種の過誤と第2種の過誤
　　4.2.3　有意水準
　　4.2.4　棄却限界値
　　　パラメトリックな手法とノンパラメトリックな手法
　4.3　手法の選択
　　4.3.1　手法の多様性の原因
　　4.3.2　手法の多様性への対処
　　4.3.3　手法選択上のその他の問題
　4.4　多重性への対処
　　4.4.1　多重性とは
　　4.4.2　多群比較の問題
　　4.4.3　多項目比較の問題
　4.5　手法の標準化
　　4.5.1　手法の標準化の困難性
　　4.5.2　結論の型
　　4.5.3　研究の型
　4.6　解析結果の解釈上の注意
　　4.6.1　データの質
　　4.6.2　p 値
　　4.6.3　統計的有意差と生物学的有意差

　付表
　付I　規準正規分布のパーセント点と確率
　付II　t 分布のパーセント点　t(ν，α）
　付III　χ2分布のパーセント点　χ2（ν，α）
　付IV　F分布のパーセント点　F（ν1，ν2，α）
　　　　F分布のパーセント点　F（ν1，ν2，α）
　付V　ダネットの多重比較の片側パーセント点　d1（a，ν，α）
　　　　ダネットの多重比較の両側パーセント点　d2（a，ν，α）
　付VI　ウイリアムズの多重比較のパーセント点　w（a，ν，α）

　索引