病気の出現確率を計算する

私は医者ですので、私と統計の基本的な理解に親切にしてください。

患者とその訪問からなるデータセットがあり、左手または右手、あるいはその両方に特定の種類のほくろの存在を{0,1}の値でラベル付けしました（0 =存在せず、1 =存在）。データセットは次のようになります。

**回答が提供されたので削除しました。新しいリクエストに応じて送信できます

つまり、患者A1-001には6回の通院があり、すべての通院で右手にほくろがなく、1回目以外のすべての通院では左手にほくろがありました。

片方の手でほくろを発症した患者のみの間で手がほくろを発症する確率を見つけ、もう一方の手でほくろを発症する確率を見つけることに興味があります（患者がもう片方の手ですでにほくろを持っている場合） 。

さらに、両手である時点でほくろを発症した患者の中で、通院中にほくろを発症する確率はどのくらいか知りたい

これらの簡単な質問をモデル化するのを手伝ってくれませんか？

私は個人的にこれが生存分析に向いていると感じています。

あなたは期間の初めに特定の手にほくろのない人々（あなたの危険にさらされている人口）; あなたはこれらを選択することができ、フォローアップのタイムポイントがあり、それらが検閲されたかどうか（モルを開発したかどうか）があります。これは、選択したコホートに危険をもたらします。

次に、ハザード比を計算できます（たとえば、ベースラインに左側のほくろがある人と右側のほくろがない人の右側のほくろを開発する場合など）。これはカプランマイヤーグラフで表すことができ、信頼区間が付属します。

ここで行うモデリングはありません。すべての質問は単純な条件付き確率です。

了解しました。人々がその答えを評価しなかったので、いくつかのことを明確にする必要があります。

片方の手でほくろを発症した患者のみの間で手がほくろを発症する確率を見つけ、もう一方の手でほくろを発症する確率を見つけることに興味があります（患者がもう片方の手ですでにほくろを持っている場合） 。

訪問ごとのことですか？それとも彼らがこれまでにモルを開発したことがないのですか？あなたの例から：

患者1と3は片手でほくろを発症しました。一方、患者1はほくろを発症しませんでしたが、患者3はほくろを発症したため、質問に対する答えは50％であると主張できます。今度は、患者1が1モルで4回の診察を行い、他の患者ではなく、患者3が1モルで他の診察を行っていないため、確率は1/5 = 20％であると主張することもできます。質問の定義方法によって異なります。

個人的には、多共分散の一般化線形モデルを検討することから始めることができると思います：https : //cran.r-project.org/web/packages/mcglm/index.html

https://cran.r-project.org/web/packages/mcglm/vignettes/GLMExamples.html

http://cursos.leg.ufpr.br/mcglm4aed/slides/2-mcglm.html#(1）

これらのモデルは、2つ以上の応答変数があり、ガウス分布ではない場合に使用されます。これは、2つのバイナリ変数（両手にモルまたはモルではない）があるためです。また、この方法では、縦構造によって与えられる個人内の依存関係を処理できます。ここで、縦方向とは、時間に沿って同じ個人に対して繰り返される測定を意味します。

上記のリンクは、これらの手法についての良いアイデアを得るのに役立つと思います。また、Rでの計算の実装も提供します。