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## トンデル論文批判について

jun_makino 12:02am via myclone
トンデル論文をけなすのは別にいいけど、 d.hatena.ne.jp/buvery/20110520 これ が根拠であるかのごとくにいうのは勘弁して欲しいな。
@jun_makino Jun Makino
文句は jun-makino.sakura.ne.jp/Journal/journa… 前に書いた
http://jun-makino.sakura.ne.jp/Journal/journal-2011-05.html#31
h_okumura 1:41pm via Echofon
トンデルについて @buvery さん d.hatena.ne.jp/buvery/20110520 と
@jun_makino 先生 jun-makino.sakura.ne.jp/Journal/journa… 読み比べ。統計学の理解では牧野先生が正しい
例のNHK報道に関して、スウェーデン在住の経済学者さんのブログ、、非常に中立公平かつ現地の状況がよくわかる。blog.goo.ne.jp/yoshi_swe/e/6c…
http://blog.goo.ne.jp/yoshi_swe/e/6c768f8d028351291a58069838c7d812

645 名前：地震雷火事名無し(愛知県)[sage] 投稿日：2012/01/13(金) 19:16:42.01 ID:dq1LlU5n0 [2/3]
えー、buvery氏のトンデル論文への批判があまりにひどいので、ちょっと丁寧にdisっときます。
といっても、あまりに突っ込みどころが多すぎるので、まあボチボチと。
まず冒頭から、buvery氏は、トンデル論文の主張を「１９８６年から１９８７年の値を基準にして、種々の補正を加えた結果、１９８８年から１９９６年の
スウェーデンでの癌の発生率を調べると、セシウム１３７の100kBq/m2の放射性物質降下に対して、癌の比率は１１％（９５％信頼度：３－２０％）増加した。
白血病と甲状腺癌は増加していない。」であると書いています。ですが、これは単なる計算結果であって、主張ではありません。
トンデル論文の主張は、要約にも書いてありますが"Unless attributable to chance or remaining uncontrolled confounding, a slight exposure
related increase in total cancer incidence has occurred in northern Sweden after the Chernobyl accident. "(偶然や統制し切れなかった交絡
因子のせいでないとすると、チェルノブイリの事故の後、スエーデンの北部において低線量の被曝によりガンの発生件数が増加した)。という方
になります。
つまり、トンデル氏は、結果が2σであるということを理解した上で、"Unless attributable to chance or remaining uncontrolled confounding,"という
留保を付けて適切に解釈をしているのに、buvery氏は計算結果の方を一般性のある主張であるかのようにミスリードしています。
しかも、直前の文で、buvery氏は、ECRRがトンデル論文を引用したことに触れて、"due to the Chernobyl accident?"が抜けていることについて、
「なんで、ECRRはこういうショウモナイことをするのか。もとの論文が断定してないことを、さも断定的に取り扱うために、ハテナを削っているのです。
こういう程度の低い団体の相手は本当はしたくありませんが、騙されている人がいるので仕方ない。」と口汚く罵しっています。その直後に、自分
も全く同じレベルのことをやっているわけですね。
679 名前：地震雷火事名無し(愛知県)[sage] 投稿日：2012/01/14(土) 10:34:20.30 ID:N/a6ML9o0
≫645
続き。
続けてbuvery氏は、「トンデルのデータそのままでは、汚染濃度６０－７９kBq/m2のところでは癌はちょっとだけ減る。」というところを問題にしています。
こういうことが、疫学調査の際には普通にあることで、問題にならないのは、牧野氏が、
http://jun-makino.sakura.ne.jp/Journal/journal-2011-05.html#31
で指摘している通りです。
さらに、buvery氏は、「トンデルのデータそのままでは、汚染濃度６０－７９kBq/m2のところでは、死亡者数は１割減る。」という部分で、
「これで困ったので、彼等は数字を＊補正＊することを思いつきます。」とまるでトンデル氏が汚染濃度と死亡者数に相関が見られなかったから、
補正でごまかしたかのような批判をしています。
しかし、タイトルを見ればわかる通り、これは該当地域における「全死亡者数」のデータです。つまり、自殺や交通事故などの、およそ放射能汚染とは無関係な
死亡数も含まれています。トンデル氏の論文は、「汚染濃度」と「ガンの発生数」の関係を示しているわけで、このデータはトンデル氏のモデルには直接関係していません。
ですから、別にこれが汚染濃度と相関してなくても一向に構わないわけです。
じゃあ、これ、何でわざわざ論文に載ってるのか、ということなのですが、こうした疫学調査の場合、該当地域において放射能汚染とは無関係に死亡者数を増加させる事象、
例えば伝染病の流行などがあった場合に結果に重大な影響を及ぼす場合があります。また、外国の人間が読む場合に、調査対象とされた地域が、毎年どの程度の死亡者が出る
地域なのかという情報は、地域の特性を理解するために有効です。
つまり、全死亡数のデータは、そのために挙げられた参考データに過ぎません。その参考データをbuvery氏は勝手に汚染濃度と結び付けて、
「これではまるでその通り、放射線ホルミシスです。」とまで言ってしまうのですから、すさまじい妄想力だと言わざるを得ません。
684 名前：地震雷火事名無し(愛知県)[sage] 投稿日：2012/01/14(土) 12:21:43.00 ID:N/a6ML9o0 [3/3]

> > 645

続きです。
次に、buvery氏は、「都会に住むだけで癌は５－１６％増える。」というところで、「これがトンデルの出してきた、補正一覧です。」として、
トンデル論文のTable 2を紹介しています。
ここで、buvery氏は、「最初の欄Aをみると、人口密度が40人/km2以上になるだけで癌のリスクは1.09から1.10になります。」
「トンデルはもっともらしい数字を出そうとしてこんな補正を出してきたのでが」と言って批判をしていますが、これも論文での分析作業を全く理解できていません。
実際にトンデル氏が行なった作業は、「人工密度によって、サンプルを分類し、それぞれのカテゴリにおける癌の発生率を調べた」という単なる計算です。
その結果として、「人口密度が40人/km2以上の地域では、癌の発生リスクが1.09から1.10に増えていた」のであり、つまりこれは単なる計算結果です。
当たり前の話ですが、ガンになる要因は、放射線以外にもいろいろあります。疫学は、その性質上そうした要因を操作することができません。
例えば、汚染濃度の違うＡ地域とＢ地域について癌のリスクを比較しようとする場合に、「Ａ地域の方が喫煙者の割合が高い」などということは普通にあるわけです。
当然これは、癌の発生件数の違いに影響することが予想されるわけですが、だからと言ってＡ地域の喫煙者を減らしたり、Ｂ地域の喫煙者の割合を減らしたりはできません。
ですから、喫煙による影響を見積って、その分を補正するという作業をするわけです。
トンデル氏のやった作業はまさにこの作業で、ガンに影響があると言われているいくつかのパラメーターについて、実際にデータに影響が出ているかどうかを調べ、影響が出ているものを補正するというものです。
その結果、人工密度については実際に影響が出ていたから、補正することにしたというだけのことです。
人工密度によってガンのリスクに差があるというのは、奇異に見えるかも知れませんが、実際にトンデル氏のデータでは影響があったわけです。
もちろん、これは、スエーデンのトンデル氏が対象とした地域について見られた現象であって、普遍性を持つものではありません。
原因としては、食生活や生活習慣、大気汚染やストレスなどの違いなどが考えられます。こうした要因の都会と田舎における違いの大きさがスエーデンと日本では当然違いがあるからです。
以上、トンデル氏は、発癌に影響が予想されるパラメータについて、影響の大きさを計算し、影響の大きいものについては補正、小さいものについては無視という作業を行なっているのですが、
buvery氏は、「人工密度が発癌に影響するということが日本では考えにくい」ということを利用して、トンデル氏があたかも不適切な補正を行っているかのようにミスリードしています。
693 名前：地震雷火事名無し(愛知県)[sage] 投稿日：2012/01/14(土) 15:28:58.26 ID:N/a6ML9o0 [5/5]

> > 645

続きです。
次に「補正を重ねた数字に、有意差なし。」の部分です。ここはすでに散々批判されている部分なのですが、一応。
buvery氏は終始、汚染レベル60-79のガンリスクの増減のみを見て、補正によって無理矢理有意に持っていったかのように論じていますが、根本的にデータの見方を間違っています。
この分析は回帰分析ですから、個々のカテゴリにおけるガンリスクの増減が、基準に対して有意かどうかを見ているわけではありません。
全てのカテゴリを総合して見られる、ガンリスクの増加傾向が有意かどうかを見ているわけです。
ですから、補正によって結果がどう変わったのかを見るには、100bq/kgあたりの超過リスクを見ればいいわけです。トンデル論文では各種の補正による数値が出ています。
年齢 0.16 (0.08 ～ 0.24)
年齢と人工密度 0.13 (0.05 ～ 0.21)
年齢と行政による区分 0.12 (0.04 ～ 0.20)
年齢と肺癌による補正 0.14 (0.06 ～ 0.22)
年齢と全癌による補正 0.15 (0.07 ～ 0.24)
です。()は信頼区間を示し、その下限が全て１を越えています。つまり、全て有意です。さらに、最終的に全ての補正を行なった結果は、「0.11 (0.03 ～ 0.20」なのであり、
むしろ補正前のデータより超過リスクの見積りは低くなっています。
ですから、buvery氏の主張する「もともと有意でないデータを補正を重ねて無理矢理有意にした」という指摘は全く当たっておらず、
牧野氏の、「論文にでている数字は色々な他の要因を考慮しても相関が残った」という見解の方が的を射ています。
## この件に関して、野尻美保子が、「元データは何もなくてどんどん補正して傾斜をつけてる。。。。。」とツィートしているようです。
## 一体どの部分を指してそのように主張しているのか聞いてみたいものです。

回帰分析をまったく知らないのではないか。回帰係数を再帰係数と訳している。
帰無仮説、対立仮説、検定の仕組み
帰無仮説が棄却できないときの解釈
独立でない変数でも重回帰の説明変数にいれれることを知らないのではないか。
だから、「独立でないもので補正できるのか」なんてトンチンカンなことを言う。
ALLがうまくいってないのどうのっていってるが、説明変数どっさりいれれば自由度
が落ちて有意な結果が得がたくなるのはよくあることで、致命的ではないことも知らない。
「濃度６０－７９kBq/m2のところでは癌はちょっとだけ減る」
事実として減っている。しかし、サンプルサイズが少なくなっていることと、
最大濃度ではなくそのため効果が弱いことから、統計的有意性がでなかった
と考えられる。最大濃度では、サンプルサイズはより小さいが、濃度効果が強く
なっているため、統計的有意性が確保できている。そういう説明ができるから、
buveryが致命的だとわめき立てる意味がわからない。たぶん、サンプルサイズ
によって有意性の出やすさが違うという統計の基本が分かっていないのだろう。
http://d.hatena.ne.jp/buvery/20110520
「都会に住むだけで癌は５－１６％増える。」
ここからがbuveryが回帰分析がまったくわかっていないのを露呈する部分。
トンデルの論旨は、都会では何らかの効果でガンもともと増えるので、その効果を取り除いて、
ガン発生率が増えるかを見ないとねとやっているのだが、buveryはこの「取り除く」という意味が
まったくわかっていないので、この効果と放射線によるガン増加効果を比較して、都会に住む効
果に埋もれるような過小なものといいだしている。実際は、都会効果＋放射線効果だから、両方
が累積する。都会効果に埋もれるようなものではない。
「補正を重ねた数字に、有意差なし」
トンデルの論旨をよく分かっていないのが明らかになる部分。
トンデルは、他の要因を取り除いても、放射線効果が残るかどうかを、対象とするそれぞれの線量について
チェックしようというつもり。それは、回帰を「再帰」と取り違えないくらいに分かっている人は、みんな分かって
いる話。それがよめないから、なんとか有意性をだそうとしていると邪推。
確かに上からの2番目のクラスでは有意ではないが、サンプルサイズが他のクラスにくらべて少ないのが
有意性に不利に働いているというのは、前に書いたので省略。それ以外のクラスで有意性が出ているので、
自分が査読者だったら、「しょうがねぇな」と通すレベル。
「独立していない数字で補正しているのは、ほどんど漫才。」
漫才なのはbuvery。重回帰を全く理解していないのを露呈。独立ではない説明変数を加えても、説明変
数を独立化して加えても同じことになるのは、重回帰のイロハのイ。統計ノウハウ本じゃなくて、ちゃんと
した、線形回帰の本を読んでください。
「120kBq/m2程度の汚染では、癌のリスクは他の環境因子の影響よりも小さくて問題にならない。」
サンプルサイズを良く見て下さいと申し上げたい。全部で53で統計的有意性がでたら、それこそ、
「データをいじったな」となります。この表はご参考ですね。それをシメにもってきて批判している
ところから、統計学を分かってないことが分かります。

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