こんな人におすすめ：
- 生存時間解析や時系列データ解析の初学者
- 医療・臨床研究で感度分析を活用したい研究者
- 機械学習や統計モデリングで時間依存効果を考慮したいデータサイエンティスト
プロンプト例：
「時間依存性を持つ感度分析の概念について説明してください。また、生存時間解析におけるランドマーク解析や時間依存型Cox回帰モデルの具体的な使い方と、その解析結果の解釈例を示してください。」
プロンプト例の出力結果：
時間依存性を持つ感度分析とは、統計モデルの結果が時間経過に伴いどのように変化するかを検証する方法です。例えば、生存時間解析では、治療効果が一定ではなく時間とともに変化する場合に有効です。ランドマーク解析では特定の時点（ランドマーク時点）で生存している対象に注目し、その時点までの介入状態などを基に解析を行います。さらにスーパーランドマーク解析では複数の時点で層別に解析することで時間依存性をより詳細に検討します。一方、時間依存型Cox回帰モデルではハザード比が時間の関数となり、スプライン関数を用いてベースラインハザードと交互作用項を組み合わせることで時間ごとの効果変化を記述できます。これらの手法を用いることで、治療群や説明変数の影響が時間によりどう変化するか具体的に捉えられます。解析結果は、時間依存効果の有無を含めてモデルの感度分析として評価され、治療効果の持続性や時期特異性、予測モデルの妥当性判断に役立ちます。[1][3][4]
