ロジスティックモデリングのコンテキストで「ケースコントロール」と「横断的」とはどういう意味ですか？

ロジスティックモデリングを研究しているときに、次のステートメントを読みました

ケースコントロールまたは横断研究のロジスティックモデリングから、オッズ比のみが推定され、個々のリスクは推定されないという事実は驚くべきことではありません。

「ケースコントロール」と「横断研究」が統計分析で何を表すのかわかりません。また、統計分析の観点から、上記の意味がよくわかりません。説明をいただければ幸いです。

最初に、定義、そしてあなたが投稿した声明を少しひねり、そしてうまくいけば素晴らしい答えになります。

横断的研究：ある時点で集団の「スナップショット」を撮る研究。あなたは誰もフォローしていません、それは単に「この時点で、あなたは病気を持っているか、持っていませんか」-もちろん共変量です。断面-したがって、名前。

症例対照研究：通常、コホート研究またはRCTが不可能ではないにしても困難になる場合に使用される研究。いくつかのソースからケースをサンプリングしてから、通常はケースの数に対する比率（1：1、2：1など）でいくつかのコントロールをサンプリングします。繰り返しますが、あなたは誰もフォローしていません。「どのようなばく露が病気につながるか」と言うのではなく、「どのばく露が病気になったグループでより一般的ですか？」と尋ねています。

このステートメントが意味することは、どちらの場合でも、推定できるものに制限されるということです。リスク（したがってリスク比）を計算するには、罹患していない人の人口n、フォローアップ期間中に罹患する人（発生率）を知る必要があります。横断研究では、技術的には有病率のみがあり、発生率はありません。これはひねりです-あなたが投稿した声明は技術的に間違っています。また、クロススタディからオッズ比だけでなく有病率を推定することもできます。

ケースコントロール研究では、人口はありません-ケースと非ケースのバスケットだけがあります-人口nで何が起こったかはわかりません。したがって、オッズを計算することはできますが、リスクを計算することは文字通り不可能ですが、持っていない情報が必要です。

ただし、疾患がまれである場合（有病率が10％未満）、オッズ比は、同様に実施されたコホート研究のリスク比に近似する必要があります。

これが統計的に何を意味するかというと、これらの比較的単純な（したがって、かなり柔軟な）研究デザインは、実行できることにはいくらか制限があります。つまり、ロジスティック回帰とオッズ比の計算に限定されます。