死因の聞き取り調査における質問項目の重要度の推定

估计访谈中有关死因的问题项目的重要性

基本信息

批准号：
21K13274
负责人：
國濱剛
金额：
$ 2.91万
依托单位：
Kwansei Gakuin University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K13274/
关键词：
ベイズ統計学

项目摘要

本年度の研究では，口頭剖検聞き取り調査における各々の質問項目の死因に対する重要度を測る統計手法の開発に主に取り組んだ．確率変数の重要度に関しては様々な定義が存在するが，本研究課題においては２つの異なる指標に基づく重要度の考察を行った．具体的に，情報理論の概念として広く応用されている相互情報量と条件付き相互情報量を重要度の指標として採用しており，これまで取り組んできた死因分布推定のためのベイズ統計モデルを用いて計算することを可能とした．相互情報量は個々の質問項目を知ることで死因について得られる情報量を表しており，この値が大きい質問項目ほど重要度が高いと解釈できる．一方で，死因分布を推定するための聞き取り調査には100以上の質問が含まれており，それぞれの質問項目が持つ死因関連の情報に重複が発生している可能性が高く，似た情報を保有する質問を聞き取り調査で重ねてもあまり意味はない．条件付き相互情報量は個々の質問項目が死因について固有の情報をどれだけ持っているかを表しており，この値を参考にすることで追加情報を持たない余分な質問項目を探し出すことが可能となる．しかし，条件付き相互情報量も完全な指標ではないことを踏まえて，相互情報量と両方の値を参照しながら質問項目の重要度を測ることを提案した．また，提案手法に対してはマルコフ連鎖モンテカルロ法によるパラメータ推定方法を開発し，各々の質問項目の重要度を実際のデータを使って求める計算アルコリズムを考案した．

在今年的研究中，我们主要致力于开发统计方法来衡量口腔尸检访谈中每个问题项对死因的重要性。关于随机变量的重要性有多种定义，但在本研究项目中，我们根据两个不同的指标来考虑其重要性。具体来说，我们使用信息论中广泛应用的概念互信息和条件互信息作为重要性指标，并使用贝叶斯统计模型来估计我们一直在研究的死因分布。可以使用执行计算互信息表示通过了解每个问题项所能获得的有关死因的信息量，可以解释为问题项的值越大，则该问题项越重要。另一方面，估计死因分布的访谈调查包括100多个问题，每个问题项中包含的死因相关信息很可能重叠，导致难以使用类似信息。重复面试中提出的问题没有什么意义。条件互信息表示每个问题项有多少关于死亡原因的独特信息，并且通过参考该值，可以找到不具有附加信息的额外问题项。然而，考虑到条件互信息并不是一个完美的指标，我们建议通过参考互信息和两个值来衡量问题项的重要性。此外，对于所提出的方法，我们开发了一种使用马尔可夫链蒙特卡罗方法的参数估计方法，并设计了一种计算算法来使用实际数据计算每个问题项的重要性。