第22回REQUIRE研究会は「コンジョイント分析」がテーマでした。そのときのスライドです。しゃべりで補足している点が多いいので、わかりにくかったらごめんなさい。

1. コンジョイント分析の書き方
医療経済研究機構
清水 沙友里
第22回REQUIRE研究会

2. 臨床疫学に関する指針・声明・ガイドライン
広義の指針：研究倫理や科学性
・ヘルシンキ宣言 など
全般的な指針：論文執筆の原則
・Uniform Requirements,学会規定など
研究法別の標準報告様式
・STROBE：観察的疫学研究
・CONSORT：ランダム化比較試験
・PRISMA,MOOSE,STARD …etc
研究手法別のガイドライン
・How to Report Statistics in Medicine …etc
投稿規定：学会誌毎
原文は：Enhancing the QUAlity and Transparency Of health Research(EQUATOR)
http://www.equator-network.org/ など
2

3. 書き方セクションが存在する理由
最良のモデル構築のため
普遍的なモデル構築手法を知る
解析をしながらモデル構築はしない
結果的に論文が書きやすくなる→accept!
示された結果の妥当性を評価するため
 多くの論文では報告の質に問題がある
 何を報告すれば他の研究者がモデル全体を正
しく理解できるかを知る
3

4. コンジョイント分析？
4
環境
評価
マーケティング
交通工学 医療
計量心
理学

5. コンジョイント分析とは何ぞや?
表明選好法グループ
直接聞いちゃうよ！
現実のデータでは評価が難しいことでもOK
(エクソン・バルディーズ号の原油流出事故)
質問の設計によって様々なバイアスを受ける
最大の問題は仮想バイアス
5※仮想的な市場を作り出すのが表明選好法のいいところでもあるのですが、政策応用されやすかったために、その手法に
ついては活発な議論がなされ、手法の洗練→ガイドラインの確定が様々な分野で行われました。(NOAAガイドラインなど）

6. 表明選好法(Stated Preferences: SP)
6
仮想評価法 コンジョイント分析
目的：WTPの推定
Q: 折田先生像の保存ため
にあなたは(0円/100円
/200円)支払いますか？
A:100円
WTP×人×期間
目的：属性ごとの選好
Q: 折田先生像が（天丼マン/
なかじまくん）で、洋服が
（青/緑）のときあなたは保
存に（0円/100円/200円）払
いますか？
A:天丼マンの青に200円
※データがある(実際の行動に基づいて評価するのが顕示選好法(Revealed Preferences: RP)
※仮想評価法でも二段階方式などもあります
※コンジョイントでもWTPの推定をする場合もあります
※rating(上記の例はrating)とrankingが主要な方法（組み合わせたりも）
※選択肢の中から選ぶコンジョイント分析は離散選択実験:DCE(discrete choice experiment)

7. 医療分野におけるコンジョイント
分析の広まり
2000年代前半から方法論に関する議論が盛んになり、
2005年以降に論文数が急増。ガイドラインが作られ
るきっかけとなった。2009年以降も増加傾向にある。
7
Clark MD, Determann D, Petrou S, Moro D, de Bekker-Grob EW. Discrete Choice Experiments in Health Economics: A Review of the Literature. PharmacoEconomics. 2014 Sep;32(9):883–902.

8. なので..いつもの書き方との違い
コンジョイント分析を行うための”料理本”
by ISPORの中の人
①献立を作る
②材料を買う
③作る
④食べる
⑤「うましっ(^^)」
という流れが適切にできるように
8

9. さて本題
9

10. 10のチェックリスト
1. リサーチ・クエスチョン
2. 属性と水準
3. 設問の構成
4. 実験計画法
5. 選好を引き出す
6. 調査のデザイン
7. データ収集のプラン
8. 統計解析
9. 結果と結論
10.研究発表
10Bridges JFP, Hauber AB, Marshall D, Lloyd A, Prosser LA, Regier DA, et al. Conjoint Analysis Applications in Health—a Checklist: A Report of the ISPOR
Good Research Practices for Conjoint Analysis Task Force. Value in Health. 2011 Jun 1;14(4):403–13.

11. ① リサーチ・クエスチョン
リサーチ・クエスチョンを適切に定める
• コンジョイント分析で何を測りたいのかを明
確にした研究課題を定義する
↪属性の水準の変化によって、
仮説が検証可能か
• 仮説は検証可能で、研究の展望が描かれてお
り、コンジョイント分析の適用が合理的
↪意思決定や政策に資するか
理論モデルをしっかりと構築する
11

12. ②属性と水準
属性の定義、属性の選択を行った際の適格/除
外選択、水準の選択について記載する
12
Identifying Attributes
One of the most important stages of any preference elicitation study is the identification of
attributes, a process that is often guided by extensive qualitative analysis. We began this
process with in-depth, open-ended interviews of a sample of outpatients with hearing loss
recruited at the Johns Hopkins Hospital, Baltimore, Maryland. This qualitative approach has
been used in other preference studies and is similar to other qualitative methods that have
been employed to study hearing loss and hearing aids. Trained fieldworkers conducted the
semistructured interviews and encouraged participants to discuss their feelings and
experiences with hearing loss and/or hearing aids. A series of questions provided structure
across interviews, while leaving room for respondents to address their individual concerns
with their aids. Interviews were recorded, transcribed, and analyzed using interpretive
phenomenological analysis.
Bridges JFP, Lataille AT, Buttorff C, White S, Niparko JK. Consumer Preferences for Hearing Aid Attributes: A Comparison of Rating and
Conjoint Analysis Methods. Trends in Amplification. 2012 Mar 1;16(1):40–8.

13. ②-1 属性の定義
属性の定義がエビデンスに基づいている
1. 現実的にありえない状況ではないこと
2. 回答者が重視していることと、政策や意思決定
の際に関係があることとのバランスを考慮
属性を決定する際には、文献のレビュー、フォー
カスグループインタビュー、エキスパートからの
アドバイスなどの科学的な方法に基づく必要があ
る。プレテストによって、レーティングとランキ
ングどちらがいいか、などについても答えが出る
13

14. ②-2 属性の選択
属性の定義、選択、水準の選択を明確に
1. リサーチクエスチョンを明らかにするもの
2. 意思決定と関係があるもの
3. 採用した/しなかった属性で相関がありそう
なものはコントロールをする
属
14
属性の数
Clark MD, Determann D, Petrou S, Moro D, de Bekker-Grob EW. Discrete Choice Experiments in Health Economics: A Review of the Literature. PharmacoEconomics. 2014 Sep;32(9):883–902.
属性が多すぎると、回答者が
トレードオフ関係を頭の中で
整理できず混乱してしまいす

15. 属性の選択 論文例
15
Attribute Selection
From the patient interviews, Table 1 presents the final seven attributes chosen for analysis,
the description used in the survey instrument, and a number of quotes that illustrate how the
respondents discussed the factors. From these interviews, four major themes developed. The
first theme is the overall hearing aid performance. Respondents characterized……. The
second theme focuses on the aid’s aesthetic and how that affects purchase and usage.
Features of this theme include the appearance of the hearing aid,…...The third theme focuses
on the overall cost of the aid,….. The fourth theme focuses on specific features of the aid
and……. Respondents defined “handling of aid” as the convenience and ease of operating,
wearing, and maintaining the hearing aid.
During the process of refining the attribute levels, we determined that some attributes were
not relevant or were too complicated to include in our analysis…...
Bridges JFP, Lataille AT, Buttorff C, White S, Niparko JK. Consumer Preferences for Hearing Aid Attributes: A Comparison of Rating and
Conjoint Analysis Methods. Trends in Amplification. 2012 Mar 1;16(1):40–8.

16. ②-3 水準の選択
属性の水準選択がエビデンスに基づき、研究の概観と仮
説が一致している
1. 水準はカテゴリカルでも(公的or私的),連続値でも
（10円,100円）確率（2％、5％、10％）でもよいが、
あいまいな範囲(10円~100円）はNG
2. １つの属性に対し、水準は３~４まで
3. 極端な水準はNG（０円、1000円、10万円）
4. 可能な数値を全て含む必要はない
5. 確率など限界効果が線形ではないことが明らかな場合
は、水準を二択にしない
範囲バイアスを避けるためパイロットスタディを行う
16

17. 水準の選択 論文例
17
Assigning Levels
Assigning levels to attributes is an equally important aspect of conjoint analysis (Bridges et al., 2011;
Ryan & Farrar, 2000). In addition to soliciting attribute levels from the qualitative data, we also
rigorously piloted a draft survey instrument to further develop the levels. Four versions of the survey
instrument were tested during piloting, with refinement made to the wording of the attributes and levels.
To avoid additional complexity, we focused on the development of two levels for each attribute, which
are also summarized in Table 1. As a means to avoid extreme levels, which could serve as anchoring
points, we developed characteristics that represented a moderately above and below average level for
each factor (Bridges et al., 2011)
Bridges JFP, Lataille AT, Buttorff C, White S, Niparko JK. Consumer Preferences for Hearing Aid Attributes: A Comparison of Rating and
Conjoint Analysis Methods. Trends in Amplification. 2012 Mar 1;16(1):40–8.

18. パイロットスタディのチェックリスト
1. 回答者は設問を誤解していないか
2. 回答者は設問を理解できるか？
3. 選択肢は適切か？
4. 無効回答が多い設問はないか？
5. 全ての回答者が同一の回答をしていないか？
6. 自由回答欄の大きさは適切か？
7. 設問のスキップ方法に混乱はないか？
8. 回答時間は長すぎないか？
9. 支払手段は適切か？
10. 抵抗回答はどのくらいか？
11. 評価シナリオが非現実的ではないか？
12. 評価シナリオを回答者は理解できるか？
13. 賛成理由・反対理由の選択肢は適切か？
14. 提示額は妥当か?
18
栗山.(2000) 環境評価と環境家計 日本論評社

19. ③設問の構成
設問の構成は適切ですか？
質問の複雑さが上昇
(属性の数、プロファイルの数、水準のばらつき)
回答者が疲れる
回答の一貫性が欠ける
「とくになし」増加
フルプロファイル or 部分的プロファイル
医療分野においては、フルプロファイルが推奨されるが、プロファイ
ルが合理的な設問にならなかったり、複雑さの問題があったり、特定
の属性にフォーカスしたい場合は、部分的プロファイルを選択する。
プレテストを実施して確かめることが必要。
19

20. ③-1 プロファイルの数
設問中のプロファイルの数を適切な水準に
保つ
• 設問中のプロファイルの数を増やすと評価できる
項目は増えるが、医療分野では妥当性は不明
• 完全プロファイル評定型、ペアワイズ評定型、選
択型実験、仮想ランキング
• 医療分野の場合、完全プロファイル評定型(複数
の設問に回答する)で、設問中には２つのプロ
ファイルを示すことが一般的
20

21. ③-2 あてはまらない/現状のまま
「あてはまらない」 or 「現状のまま」という
選択肢を含めるか？
• リサーチクエスチョンから見て妥当であるな
らば、「あてはまらない」や「現状のまま」
というような選択肢を組み込むことも可能
• 「選べない」「選択肢と意見の相違がある」
等とは厳密には異なる
• 不適切な選択肢となったり、実験計画に大き
な影響を与える場合があるので注意
21

22. ④ 実験計画法(調査表の設計)
コンジョイント分析は、属性数、水準数、水準
の幅、それらを組み合わせたプロファイル（設
問のセット）、回答方法など膨大な組み合わせ
についての意思決定が必要。このプロファイル
の組み合わせ方法が最も方法論上の議論になっ
ている箇所です。
22

23. ④ 実験計画法(調査表の設計)
選択した実験計画法の根拠とその評価、データ
を集める際に用いた設問の数について明記する
コンジョイント分析は、選好を明らかにするために研究
者が様々な条件をコントロールできるが、その分交絡や
相関、観察できない変数などについて配慮しなくてはな
らない。
・実験計画には根拠があり、他の手法も検討
・完全実施要因デザイン(属性間の交互作用を検討できる
が組み合わせが増える)、主効果デザイン(交互作用は無
いと仮定して、属性の効果を直行配列やソフトウエアで
効率的に配置)、D効率性(推定値の分散を最小化するの
で推定の効率性が高い)、S効率性(サンプルサイズ最小)
・設問の数は適切か？ 23

24. ④-1 実験計画法の評価の基準
● Efficiency score
● 属性水準間の相関
● 属性水準間の差の相関
● 水準のバランス
● 重複している属性の数
● ありえない選択肢が無いか
● 回答の難しさ
● 設問の数は一人8~16問
●プレテスト推奨
24

25. 実験計画法の論文例
25
Formulating Scenarios
To create the conjoint analysis choice tasks, we used a full-profile, paired comparison. The
experimental design utilized a minimal, main-effects orthogonal array that identified eight
uncorrelated scenarios (Bridges et al., 2011; Louviere et al., 2000), each paired with its
complete opposite. An example of this pair comparison is presented in Figure 2.The scales
and conjoint tasks were presented with careful definitions on what each attribute meant and
specific instructions on how to complete the Likert scale questions and the conjoint choice
tasks.
Bridges JFP, Lataille AT, Buttorff C, White S, Niparko JK. Consumer Preferences for Hearing Aid Attributes: A Comparison of Rating and
Conjoint Analysis Methods. Trends in Amplification. 2012 Mar 1;16(1):40–8.

26. ⑥ 調査のデザイン
回答者情報、提示したシナリオ、回答者負
担について記載する
• 回答者の属性は(健康/社会経済的状態…etc) 選好を左
右し、一般化可能性に影響を与えることもある
• 回答の模擬練習を１~２問設ける
• 属性の回答や表示の順序が選好に影響を与える可能性
があるため、設問の順番はランダムにする
• 無回答や欠損を誘発する回答者負担、設問への誤解を
調べるため質的なパイロットテストや対面インタ
ビューを行う
• 最終的なテストでは、一貫性や合理性に加えて、大ま
かな係数の推計が可能
26

27. ⑦ データ収集のプラン
データ収集の過程を記載し、倫理的配慮の
評価を行う
• 実験に基づくため、データ収集計画の妥当性の評価が重要
• 医療分野におけるサンプルサイズの決定は困難で、質問形
式、回答の難しさ、求める結果の精度、対象集団の不均一
性、回答者の確保、サブルグープ解析の有無にも依存する
• 経験的にサブグループあたり200-300名
• 近年コンピュータベースの調査が増加。事前に調査票の送
付がないかぎり、電話による調査は望ましくない。インタ
ビュアーがいると説明がしやすく望ましい。
• 回答者が回答の能力があるかを考慮する
• 可能な限り回答は簡素化し、読めるかどうかチェック
• 倫理的配慮や要件について考慮する
27

28. 調査のデザイン/データ収集 論文例
28
Sample
Respondents with sensorineural hearing loss beyond the 30dB speech reception threshold
were recruited from the Johns Hopkins Hospital, Department of Otolaryngology. Clinicians
informed potential respondents of the study during a scheduled visit, referring those who
agreed to participate to study staff. Respondents could either complete the survey
immediately following their appointment at the outpatient center or take it home with them
to complete and return to their clinician using a prepaid envelope that was provided. As
compensation for their time, respondents were offered a validated parking voucher or a gift
card from a national coffee chain. Although formal sample size calculations are rare in
stated-preference consumer studies (Bridges, 2003), a number of rules of thumb have been
described in the literature (Bridges et al., 2011). Applying a simple rule of thumb based
on the number of attributes and levels (Orme, 2009), a minimum sample size for our
relatively simple experiment is 32 respondents. Alternatively, a parametric approach has
been proposed by Louviere et al. (2000), implying a minimum sample size of 48
respondents. We thus aimed to have a sample size between 50 and 60 respondents. Although
this is relatively small compared to the average study in health (Marshall et al., 2010), it
has been successful in other stated preference studies of comparable complexity (Akkazieva,
Gulacsi, Brandtmuller, Pentekk, & Bridges, 2006).
Bridges JFP, Lataille AT, Buttorff C, White S, Niparko JK. Consumer Preferences for Hearing Aid Attributes: A Comparison of Rating and
Conjoint Analysis Methods. Trends in Amplification. 2012 Mar 1;16(1):40–8.

29. ⑧ 統計解析 回答者属性の評価
回答者属性の評価について記載する
• 一般化のために、母集団と回答者の属性の関
係について報告する
• カイ二乗、適合度検定、t検定、コルモゴロフ
-スミノフ検定など
• 無回答者や脱落者と回答者との属性と回答の
差も検討する
29

30. 回答者属性の評価 論文例
30
Response Rate
A total of 5020 US physicians were invited to participate in the survey. Of those invited, 341
individuals (7%) responded to the invitation and, of those who responded, 260 (76%) were
eligible to participate (i.e., those physicians who were practicing, board certified, and
currently treating patients with bone metastases from solid tumors). A total of 256 of 260
(98%) eligible physicians consented to participate and 200 (78%) completed the survey.
Data for all 200 physicians were included in the final analysis.
Arellano J, Hauber AB, Mohamed AF, Gonzalez JM, Collins H, Hechmati G, et al. Physicians’ Preferences for Bone Metastases Drug Therapy in the
United States. Value in Health. 2015 Jan 1;18(1):78–83.

31. 回答者属性の評価 論文例
31
Demographics
Respondents (Table 2) tended to be white, male, older, and
upper income: 66% of the respondents were male, 84%
were white, and 46% were between the ages of 51 and 70;
28% had 4 years of college and nearly 43% had some kind
of postgraduate degree; 48% had incomes more than
US$100,000; 44% had never worn a hearing aid. Most
respondents (62.5%) said they suffered from sensorineural
hearing loss. Health insurance covered all or a portion of
the cost of a hearing aid in almost 36% of the cases.
Respondents were shown pictures of six possible types of
hearing aids: in-the-ear or full shell, half-shell, in-the-canal,
completely-in-the-canal, behind-the-ear, and bone-anchored.
They were allowed to select more than one choice. Most
respondents said they would like to wear a completely-in-
the-canal or a behind-the-ear style
Bridges JFP, Lataille AT, Buttorff C, White S, Niparko JK. Consumer Preferences for Hearing Aid Attributes: A Comparison of Rating and
Conjoint Analysis Methods. Trends in Amplification. 2012 Mar 1;16(1):40–8.

32. ⑧ 統計解析 内的妥当性の検討
回答の質を評価する(合理性、妥当性、信頼性)
• 内的妥当性を検討し、回答の質を評価する
繰り返し質問、回答者の属性とレスポンエ
ラーとの関係
• 理論的な妥当性（予想した方向にパラメータ
が推定されているか）
• 回答の偏り（全ての回答にgood or bad)
• 内的妥当性に問題がある場合は、統計処理で
対応するのではなく回答者をドロップする
32

33. 内的/外的妥当性の検討 論文例
33
The Internal Validity Task
We repeated the analysis of question design and estimation methods using the correlation
measures from the internal validity (holdout questions) task. Details are in Appendix 2. The
results for internal validity are similar to the results for external validity. However, there
are two differences worth noting. First, while ……
External Validity Task: Final Bag Selection
Respondents were told that they had $100 to spend and were asked to choose among five
bags. The five bags shown to each respondent were drawn randomly from an
orthogonal fractional factorial design of 16 bags. This design was the same across all four
experimental conditions, so that there was no difference, on average, in the bags shown to
respondents in each condition. The five bags were also independent of responses to the
earlier conjoint questions. ……..
Toubia O, Simester D, Hauser J,Dahan E. Fast Polyhedral Adaptive Conjoint Estimation Marketing Science 2003.22(3):273–303

34. ⑧ 統計解析 モデル推計手法
モデル推計は適切に行われたか
• 個々の回答者が複数回答するデータは、クロスセ
クションのパネルデータのような特性を持つため、
被験者内相関を確認する
• 水準のコード化(カテゴリカルか連続値か)につい
て記載する
• 連続値の場合、線形,log..どれがフィットするか
• カテゴリカルの場合,水準のレベルの妥当性やダ
ミー変数orエフェクトコード化する必要があるか
（エフェクトコード化は結果の解釈が複雑なので
医療系の研究者ではあまりなじみがない） 34

35. モデル推計手法 論文例
35
Preference Weights
The preference weights for the six attributes (time until first SRE, time until 2-point
increase in pain on the Brief Pain Inventory Short Form, risk of osteonecrosis of the jaw
each year, risk of 0.5-mg/dL increase in baseline creatinine level each year [risk of renal
impairment], mode of administration, and out-of-pocket cost to patient each month)
included in the analysis from Table 1 are presented in Figure 2. The parameter estimates can
be interpreted as the relative strength of preference for each attribute level.
As seen in Figure 2, the most important attributes were out-of-pocket ….
For each attribute level, the difference in preferences between oncologists and all other
physicians was estimated in a post hoc analysis. The null hypothesis for the test was that all
estimated differences were zero. The estimated P value for the Wald test was 0.2982,
suggesting that there is no difference between oncologists’preferences and preferences of
other physicians in the study. With respect to the hypothetical patient profiles, no
statistically significant differences in physician treatment preferences were observed
between responders with full access to either patient profile.
Arellano J, Hauber AB, Mohamed AF, Gonzalez JM, Collins H, Hechmati G, et al. Physicians’ Preferences for Bone Metastases Drug Therapy in the
United States. Value in Health. 2015 Jan 1;18(1):78–83.

36. モデル推計手法 論文例
36Arellano J, Hauber AB, Mohamed AF, Gonzalez JM, Collins H, Hechmati G, et al. Physicians’ Preferences for Bone Metastases Drug Therapy in the
United States. Value in Health. 2015 Jan 1;18(1):78–83.

37. ⑧ 統計解析 選好の多様性
みんなが同じ考えとは限らない(ﾟ∀ﾟ) 離散選択モデルでは条件付き
ロジット(多様性は無いよ派)に加えて選好の多様性も分析
混合ロジットモデル(or random parameter logit) ←雑誌によく載ってる
効用関数の選好のパラメータの平均値と標準偏差の双方を推定可能→
多様性を分布関数で示せる。結果が安定的だが特定の分布にもとづく
という仮定がキツい。また選択確率の厳密解をシミュレーション(対
数尤度関数の計算)に頼り、多様性の原因はわからない
潜在クラスモデル ←赤丸急上昇中
個人ではなくクラスで選好が存在していると仮定。クラスが多すぎる
と最尤法での推定が難しい。多様性の原因もOKで分布の仮定が不要
EMアルゴリズムとかいう欠損値マニアが好きな手法でクラス大杉問
題に対処できるらしい
階層ベイズモデル
分布関数を仮定して個人の選好を推定できる(シミュレーション)がそ
れがまぁ大変。そもそもベイズなので他のモデルと比較が困難
37

38. ⑧ 統計解析 外的妥当性
コンジョイント分析と外的妥当性の関係
• 実際の行動の結果とコンジョイント分析の結
果に整合性があるのかどうかはHOTなテーマ
• データがないから実験している＼(^o^)／
• 交通分野等では研究が行われているが、医療
では実施は困難
38

39. ⑨ 結果と結論
誘惑に負けず結果、結論、考察は言い過ぎない
限界と一般化可能性について記載する
1. 結果を大げさに書くのはやめよう
2. そもそも仮説と合っていて妥当だった？
3. 過去の研究と整合性はありますか？
4. １ドルあたり、1%あたり○◯というような効用
の増分を信頼区間(デルタ法, Krinsky-Robb法)
とともに記載する
5. 違うモデルで推計していたらその結果を全て記
載する 39

40. ⑩ 研究発表
医学系の雑誌には特にわかりやすく説明
• 「だから何?」と言われないように研究の背景を明確に記載。イントロダクションの最後にはっき
りと研究の利点を書く。
• 雑誌の査読者と読者に対して適切な表現を用い、構造化する
• コンジョイント分析は複雑である上に、臨床系の雑誌の場合はコンジョイント分析が一般的とは言
えない。
• 専門用語は最小限にし’完全実施要因デザイン’のような単語には定義を与える。
• 統一されていない専門用語は混乱を招くので一貫して記載する
• 分析手法とその理論的根拠は必ず記載する。①属性と水準の決定のための質的研究、②実験計画、
③分析手法と結果
• 属性と水準のマトリクス表を提供する
• 質問の構成を知らなければレビュアーは意味のあるレビューができない。設問の構成はwebで
appendixとして公開されることが多い。ジャーナルが公開しなくても、読者に公表できるよう準
備しておく。
• モデルで仮定をおいた場合はメソッドに記載する
• 医療分野のコンジョイント分析は多様な雑誌に載り、かつ用語が統一されていないため、過去の研
究のチェックは注意深く行う
• コンジョイント分析は属性の重要性を明らかにするが、多くは将来の行動やアウトカムの予測では
ないことを肝に銘じるべし
40

41. Appendix 論文例
41Prioritization of Potential Mates’ History of Sexual Fidelity During a Conjoint Ranking Task. - PubMed - NCBI [Internet]. Available from:
https://vpn1.sfc.keio.ac.jp/+CSCO+1h756767633A2F2F6A6A6A2E61706F762E61797A2E6176752E746269++/pubmed/24769738

42. 参考文献
42
コンパクトにまとまっている
2014年改定
☆2010年以降の成書を買うべき
☆日本語の本は日本語が難解
おすすめはしないが
DCEで唯一の医療分野の本
ISPORのGood Research Practicesの
コンジョイント分析のタスクフォース
2015年改定で情報満載
電話帳レベルで心が折られる

43. JustGiving 統計学で検索！ http://justgiving.jp/p/886 REQUIRE研究会は、臨床疫学系の研究者が、統計学の継続学習をする場です。こうした取り組みは、公的研究費や民間財団からの支援を受けることは難しい状況です。しかし、運営費を確保するた
めに参加費や年会費を高く設定することは、大学院生の参加を妨げ、かつ「参加者が講師」というスタンスを貫くために採用したくないと考えています。継続的に健全な研究会を運用可能な仕組みにするため、どうか、ご支援を頂けると幸いです。