今回は統計に関しての記事です。Drでも統計解析をしたことがない人は、結構いる気がします。
自分も学会発表は少し疎かになっています、以前は少し熱量があったのですが。
大学院に行けば触るのでしょうが、私が後期研修医として市中病院で働いていた時は同じ学年で解析をしている人はほぼいませんでした。
人によりけりと思いますが。
EZRがあってRもあるので、比較的統計しやすい環境になっていると思います。
本題に入りますが、Chat GPTがアップデートされて、Exploreで選択したらdata analysisって統計をメインでやってくれそうな所があったので以前自分が作成したエクセルをupして解析してもらいました。
少し出力を脚注して記載します。以前使ったエクセルデータを改変して用いています。
aとbのx後から死亡率までのカプランマイヤー出して
上記の通りに入力してみました。
以下は出力です。
了解しました。提供されたファイルを分析し、aとbのグループに分けて、x後から死亡までのカプランマイヤー生存曲線を作成します。
まず、Excelファイルを開いてデータの内容と構造を確認します。その後、適切なデータ分析とカプランマイヤー生存曲線の作成を行います。
データを読み込んで確認してみましょう。
Excelファイルの内容を確認しました。データには患者のID、疾患、性別、体重、生存までの追跡期間など、多様な情報が含まれています。
カプランマイヤー生存曲線を作成するためには、主に以下の情報が必要です。
患者がaかbを示すデータ
x後から追跡または死亡までの期間
患者の生存状況（生存中か死亡か）
データの中で、これらの情報に対応する列を特定し、それに基づいてカプランマイヤー生存曲線を作成します。
まずは、これらの情報がどの列に対応しているかを確認します。データからy列がaとbを示している可能性がありますが、他の列も確認してみます。また、生存状況と追跡期間に関する列も特定します。
データの列名を確認しました。以下の列がカプランマイヤー生存曲線の作成に役立ちそうです。
survival：生存までの日付（または追跡期間の終了日）
death：死亡の有無または死亡日
次に、これらの列のデータを確認し、必要な情報を抽出します。
特に、y列の値を詳しく見て、aとbの患者を識別する方法を理解する必要があります。
また、生存状況と追跡期間の計算も行います。まずはy列のユニークな値を確認しましょう。
y列のユニークな値は ‘1B’, ‘1A’, ‘2A’, ‘1B’, ‘3A’ です。
これらの値がaとbにどのように対応するかは明確ではありません。
この分類に関する追加情報があれば、適切な分析を行うことができます。
もし、これらの値がaとbを区別するのに適していない場合、z列がこの分類に使えるかもしれません。
z列のユニークな値を確認してみましょう。これがaとbを区別するための適切な指標であるかを見ます。
z列にはユニークな値として「1」と「0」があります。これらはおそらくaとbを区別するための指標として使用されている可能性が高いです。
通常、「1」は特定の条件が存在することを、「0」は存在しないことを示します。
ここでは、「1」がa、「0」がbを意味すると仮定して進めましょう。
次に、生存状況と追跡期間を計算する必要があります。これを行うためには、x、survival、death列のデータを使用します。
x後から追跡または死亡までの期間を計算し、生存状況（生存中または死亡）を特定します。これらの情報を用いてカプランマイヤー生存曲線を作成します。まずは、追跡期間と生存状況の計算から始めましょう
これすごくないですか?
私の作ったエクセルをまず認識する、aとbという変数に対して、項目からそれがaとbに対応するものじゃないかって確認する。
そしてyの可能性も考慮して、でも違うからzの項目じゃないでしょうかって言ってます。
エクセルの列の項目は体重とかIDとか、その他もあるのでその中でaとbを分けているであろう項目を簡単に見抜けるんですね。
AIすごいわ。
実際にカプランマイヤー曲線を作ってもらう
上記だと何回かエラーになったので、それを繰り返すと
こんな感じ。横軸を調整すれば見れるようになるかなと。
ここには記載しませんが、元データで作ったエクセルでも試しましたが、遜色ないカプランマイヤーができていました。
Chat GPTでカプランマイヤー作ってんけど、それを論文で統計欄に書けるの
以下出力。
ChatGPTによるカプランマイヤーの作成は、その方法論やデータに基づく計画であれば、論文の統計欄に記載することが可能です。ただし、以下の点を考慮することが重要です：
透明性: ChatGPTがどのようにしてそのプランやマイヤーを生成したか、使用したデータやアルゴリズムについて明確に説明する必要があります。
根拠と妥当性: ChatGPTの提案が適切な統計的根拠や既存の研究に基づいていることを示す必要があります。
再現性: 他の研究者が同じ手順を踏んで同様の結果を得られるように、プロセスを詳細に記述する必要があります。
批評と限界: ChatGPTの使用に関連する限界や潜在的なバイアスを考慮し、それらを論文で明確にする必要があります。
倫理的考慮: 使用するデータが倫理的に収集され、処理されたことを確認し、必要な場合は倫理的承認を得ることが重要です。
これらの点を考慮し、適切な方法でChatGPTの出力を統計欄に記載すれば、論文での使用は可能です。ただし、分野やジャーナルによっては追加のガイドラインや要件がある場合もあるので、それらを確認することも大切です。また、機械学習やAIの使用に関する最新の研究基準にも留意することが推奨されます。
らしいです。現時点では書いても受理されないと思いますが。
まとめ
Chat GPTがアップデートされたので、統計解析を使用してみました。
普通にカプランマイヤー作ってくれました。
エクセルにデータを抽出するまでが面倒なので、それさえできていればRでも良いのでしょうが。
Chat GPTの方が速そうではあります。日本語でもできますし。
ものとしては使えそうですが、統計欄にChat GPTを使いました、はまだ通用しないかなと思います。
実際に論文投稿されているか聞きました。
Chat GPT出力: 見つけた情報では、ChatGPTを使用して論文を作成する事例についての具体的な例や論文の投稿に関する直接的な情報は見つかりませんでした。ただし、ChatGPTを使用して論文の各セクションを作成する方法に関するガイドやアドバイスは見つかりました。これは、論文の作成過程でChatGPTがどのように利用できるかに関する一般的な指針を提供していますが、実際にChatGPTを使用した論文が出版されたかどうかについての具体的な情報は確認できませんでした。
これは、ChatGPTの使用が比較的新しい技術であるため、まだ広く採用されていない可能性があります。また、論文の作成においてAIを使用する場合、研究の透明性、再現性、信頼性などの問題が関連するため、その使用には慎重な検討が必要です。研究分野や出版する雑誌のガイドラインによっても異なるため、特定の文脈での使用に関しては、それぞれの研究分野や雑誌の基準を参照することが重要です。
現時点では社会的に信用は低いと思いますが、いずれ統計欄にt-test,や回帰分析はchatGPTで行いましたっていうのは出てくる気はしています。
以上参考になれば幸いです。
コメント