■統計学の素人がGoToトラベル論文を斜め読みする（追記あり）

2021/01/29追記：西浦氏から解説記事が上がったのでこちら読んだ上での追記も適宜行ってる。

m3.com/open/iryoIshin/article/873130/

翻訳ミスってたので修正。指摘ブコメ感謝です。

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20210125/k10012831381000.html

この記事のブコメでみんな疑問に思ってるっぽいので、素人でもわかる範囲のことを書いてみた。

この論文は何を書いてるの？　何をしてるの？

https://www.mdpi.com/2077-0383/10/3/398/htm

2020年7月22日のGoToトラベルキャンペーン開始と新型コロナウイルスとの疫学的影響の可能性について調べて見たっぽい。

ファーストオーサーが安齋麻美さん（修士か博士のどちらか）で西浦博教授も著者に含まれる。北海道大学の衛生学研究室での研究っぽいですね。ごめんおもっくそKyoto University School of Public Healthって書いてたわ。京都大学大学院医学研究科 社会健康医学系専攻でいいですかね…。↓は北海道大学時代のページでふ。

http://hygiene.med.hokudai.ac.jp/member/

疫学データ

47都道府県の確認済症例のプレスリリースデータ全て。うち24都道府県は県境越えパターンの移動データありで、発症7日前（一部14日前）に県境越えした人を旅行履歴ありと判断したっぽい。

分析範囲

2020年5月1日～8月31日までで、データの確認時期は2020年11月中旬。「症例が確認できた日」と「COVID-19確認ができた日」の2パターンで進める。

基準は「県境越えしたかどうか」。なお、さらにその人達は県境越えの目的を「ビジネス」「家族に会いに（帰省）」「観光」の3パターンに分類。

統計分析方法

データを3つに分類して、罹患比率（IRR）を分析。ここのIRRsってのが割合数値として重要なものっぽいのだけれど、どうやら疫学統計的に意味のある指標っぽい。あとで斜め読みした結果を書く。

・1.GoTo前の期間（この期間は 1a.2020年6月22日～7月21日　と1b.2020年7月15日～19日　の2パターン用意）

・2.GoTo初期の4連休含む5日間（2020年7月22日～7月26日）

・3.GoTo後期（8月8日～8月31日）

GoToの走り出しが4連休だったので、そこでの影響を主に見たいと思われる。1が2パターンあるのは、2が5日間だけだから1bで日数と期間を揃えた。3はGoToトラベルクーポンの利用期限が初期は8月31日までで、お盆で帰省が増えるから増加するため、その辺りでの影響が懸念されたからっぽい。

結果記述

追記：元論文の"description"って独特な表現だなとは思ってたけど上手い訳が思い浮かばずとりあえず「結果」って書いたんですが、西浦氏の応答の中にこのようなものがありました。

疫学研究の中で、今回の研究は観察研究（observational study）、特に、記述疫学研究（descriptive study）と呼ばれ、そこから得られる科学的エビデンスのレベルは低いことで知られます。つまり、位置づけとしても、今後のために「因果関係を検討すべき」と呼び掛ける程度の役割をしている研究に相当します。

m3.com/open/iryoIshin/article/873130/

つまり、ここでの「記述」とは上記の記述疫学研究特有の表現である可能性が高い。これは斜め読みじゃ絶対わかんない情報だった。ありがたい（追記終わり）

ここから先はリンク先のグラフ見ながら読んでほしい。

まず、基礎的なデータとして、2020年5月1日～8月31日までに確認された24都道府県で合計3978件の症例に対し、

• 旅行履歴の有無と平均年齢の比較：これめんどくさいから画像でみてほしいんですが、旅行履歴のある人たちの場合、20代が圧倒的に多い。グラフで見れば一目瞭然。
• 報告された症例における旅行関係の症例数
  • 7月：2074件のうち、482件→23.2%
  • 8月：1597件のうち、289件→18.1%

と、症例の報告数そのものは7月と8月で減っている。減少傾向にある。

で、以下肝心のGoToの3期間のデータ比較。発症日と感染確認日の2軸パターンで分析

• 1aを使った3期間のデータ比較（発症日はn=1707、感染確認日はn=2750）
  • 発症日基準だとIRR3.31（95％信頼区間（CI）：2.67–4.11）
  • 感染確認日基準だとIRR2.98（95％CI：2.43–3.65）
  • うち、旅行観光目的の人の比率（発症日だとn=230、感染確認日はn=261）
    • 発症日：1aで30件・2で34件　→IRR6.80（95％CI：4.16–11.11）
    • 感染日：1aで35件・2で33件　→IRR5.66（95％CI：3.52–9.10）
• 1bを使った3期間のデータ比較（発症日はn=1340、感染確認日はn=2031）
  • 発症日基準だとIRR1.44（95％CI：1.10–1.89）
  • 感染確認日基準だとIRR1.48（95％CI：1.14–1.93）
  • うち、旅行観光目的の人の比率（発症日だとn=171、感染確認日はn=181）
    • 発症日：1bで13件・2で34件　→IRR2.62（95％CI：1.38–4.96）
    • 感染日：1bで19件・2で33件　→IRR1.74（95％CI：0.99–3.05）

この辺、しつこいようだけれど、グラフで見ないとマジでなんのことかわからないと思うので、グラフ見てほしい。視覚的にわかりやすくなってるので、そっちの方が直感的。

ディスカッション

多分結論というかこの統計データが示唆していることについての項目。

1. 旅行関係の場合、1aデータだと発生率が3倍、1bだと発生率が8倍になっている。
2. GoToトラベルキャンペーンに県境の横断を伴うCOVID-19の症例増加を初めて示したデータっぽい。IRRsが全部1を超えてる。
3. ちょっと分析としては単純すぎるので因果関係は証明できなかった。もっと別のファクターあるし
4. この研究4つくらい留保してほしいことがあるとして「①都道府県によってデータにバイアスあるかも」「②確認バイアスある、若い人が移動性高いの当たり前だし」「③直接的な影響だけでなく間接的な影響も調べた方がいい」「④旅行で地域クラスタ増加してないかみたいな、定量化した疫学的影響がまだ足りてない」

読んでわかったこと

まず、IRRって数値が何度も出てくる。で、IRRが1.44という数字があり、どうやらこれがNHKニュースの「1.44倍」という数値の根拠になっているっぽい。

これ、なんのことかなと少し考えたが、わからなかったのでググって以下PDFを確認した。

http://univ.obihiro.ac.jp/~kayano/epi-stat/epi-stat2.pdf

これもあんまりよくわからなかったが、計算式とか斜め読みした感じだと、どうやら「A期間でx％だったのがB期間でy％になった場合に、yをxで割ったときの数字」っぽい。だから、この場合の「倍」ってのは「感染者数」ではなく「感染者のうちの旅行した人の率」のことっぽい。ここ、多分「倍」と言われたときに思い浮かべる直感的な感覚と乖離しているので要注意と思われる。

なお、CI=95%は統計上の信頼区間のことで、本当は色々説明した方がいいんだろうけど統計学は素人なので「まあほぼこの辺の範囲で正しいっすよ」くらいの意味で捉えてもらえればいいんじゃないかと思う。

感想

まあ、書いてるとおり因果関係はわからんけど、GoTo期間で旅行関係での感染率が増えたのは事実っぽい。いくつかの指標で何パターンもIRRを出して全部1超えてるので、統計的に「増えた」という事実は覆しようがないように見える。ただ、4連休で旅行者増えるのはまあ当たり前っちゃ当たり前とは言えそう。

あと結局3の期間のデータを用意した意味がよくわかんなかった。データは用意したけどあんまりはっきりと言えるような情報がなかったから論文の報告内容として省いたのかな。それならまあ意図はわかる（研究してみたけど特に意味ありませんでした、は研究報告として重要）。

あと、増田は統計学の素人ですが、統計データは因果関係（AがあったからBが起きた）ではなく相関関係（Aが起きると同時にBも起きているが、その二つの間にどんな関係があるかは不明）を出すものなのはわかっているので、これだけを以てしてGoToトラベル否定論に繋げるのはやや早計に見える。

個人的な感想をまとめると、「増えたのは増えたけどめっちゃ増えたと言いきるのは難しそうで、連休だから増えるのはあたりまえの気もするし、でもまあ増えるのはわかりきったことだったから減らす努力が足りなかったのではと言われるとそんな気もする、考えれば考えるほどよくわからなくなるので正直これだけではなんとも言えんなー」、という印象。

こういう研究が政策に活かされるといいですね。

なんでこんな記事書いたの？

なんかNHKのニュース岩田健太郎のTwitter後追いしたっぽい感じがして、その割になんか内容ふわふわしててちょっと反応に困るなーって思ったんですよね。だから論文に当たればなんかわかることあるかなーって読んでみたら、まあNHKの記事も書いてることは間違ってなくて、むしろ岩田健太郎さんの方が「関係アリアリ」って言い切っちゃっててそれは大丈夫なのかと感じました。

https://twitter.com/georgebest1969/status/1353186823229476867

あと、いざ読んでみたらやっぱりよくわかんねーなーって印象をどうしても抱いたので、素人が長文感想かいたら本職の統計学増田か疫学増田がなんか補足して知見を広めてくれたら嬉しいなーという下心もある。

なんか間違ってたら教えてください。

追記

一晩経って自分が何にもやっとしたのかわかった、NHKがなんでこの論文報道したのかがわかんないんだ。

これってある種の議論のたたき台というか、この発表を取っ掛かりに他の論文で「じゃあ次はこうしましょう」「この論文でカバーできてなかったこの部分調べましょう」みたいなことをやっていく為の第一歩で、正直報道するほどの内容なくない？

Permalink | 記事への反応(16) | 11:50

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