有意でなかった変数・サブグループの書き方｜査読返答の例文つき

有意でなかった調整変数は、事前に決めたものなら残し、係数を「関係がない」と読まないのが基本です。サブグループは、「一方だけ有意」で比べず、交互作用の検定と群間差の推定値で示します［文献1、2］。

本記事では、Rの実データ（survival::veteran、肺がんのランダム化試験）で、調整後のCox回帰とサブグループ解析を実際に行い、書き方を確かめます。サブグループの交互作用のP値が、モデルの置き方で0.042から0.16まで動くことも、実データで示します。

1. 早見表：状況ごとの書き方

2. 実例：調整後のモデルとサブグループ（survival::veteran）

2-1. データと、主な結果

Rの survival パッケージの veteran は、肺がんの2つの治療（標準治療と試験治療）を比べたランダム化試験のデータで、137名、死亡128件です［文献5］。群のみのCox回帰では、試験治療のハザード比は1.02（95%信頼区間 0.71〜1.45、P=0.92）で、差を確認できませんでした（この結果の読み方は、有意差なしの書き方の基本をご覧ください）。本記事は、ここから先、調整変数とサブグループで何が起きるかを扱います。

2-2. 調整すると、試験治療のHRは動いた

細胞型・Karnofsky指数・年齢・前治療で調整したCox回帰では、試験治療のハザード比は1.34（95%信頼区間 0.90〜2.01、P=0.154）でした（図のB。調整変数の選び方は、本記事での説明用の仮定です）。未調整で1.02だった推定値が、調整後は1.34に動いています。調整で推定値が動くのは珍しくなく、どのモデルを主解析にするかは、解析の前に決めておく必要があります。どちらの区間も1を含み、「差を確認できなかった」という結論は変わりませんが、点推定値の印象は変わります。理由として、調整変数の偏りやモデルの違いなどが考えられますが、このデータだけでは区別できません。

2-3. Rのコード

library(survival)
v <- veteran
v$arm <- factor(v$trt, levels = 1:2, labels = c("standard", "test"))
v$karno10 <- v$karno / 10; v$age10 <- v$age / 10
v$prior_yes <- as.integer(v$prior == 10)       # prior は 0/10 の符号（10＝前治療あり）

# 未調整（群のみ）と、調整後
coxph(Surv(time, status) ~ arm, data = v)
m_adj <- coxph(Surv(time, status) ~ arm + celltype + karno10 + age10 + prior_yes, data = v)
exp(cbind(HR = coef(m_adj), confint(m_adj)))

# 細胞型ごとのHR（各細胞型の中で、群のみのCox回帰）
sapply(split(v, v$celltype), function(x) {
  f <- coxph(Surv(time, status) ~ arm, data = x)
  c(HR = unname(exp(coef(f))), exp(confint(f)))
})

# 交互作用の尤度比検定（細胞型を共変量とするモデル）
m0 <- coxph(Surv(time, status) ~ arm + celltype, data = v)
m1 <- coxph(Surv(time, status) ~ arm * celltype, data = v)
anova(m0, m1)                                  # χ2 = 8.22、自由度3、P = 0.042

# 細胞型で層別したモデル（細胞型ごとにベースラインハザードを自由にする）
s0 <- coxph(Surv(time, status) ~ arm + strata(celltype), data = v)
s1 <- coxph(Surv(time, status) ~ arm * celltype + strata(celltype), data = v)
anova(s0, s1)                                  # χ2 = 5.17、自由度3、P = 0.16
exp(cbind(coef(s1), confint(s1)))[5:7, ]       # 扁平上皮に対するHRの比

環境：R 4.3.3、survival 3.8.6。信頼区間はWald法、交互作用の検定は尤度比検定です。status は1を死亡として扱いました（データのヘルプに符号の説明はなく、一般的な扱いに従った想定です）。

3. 有意でなかった調整変数

3-1. 事前に決めた変数は、有意でなくても残す

図のBで、年齢（10歳あたり）はHR 0.92（0.76〜1.10、P=0.35）、前治療ありはHR 1.08（0.72〜1.61、P=0.73）で、どちらも有意ではありません。それでも、調整変数は、先行知見と因果の想定で、解析の前に決めたものです。P値の大きさで除くと、変数の選び方で解析結果が変わりやすくなり、選択の不確かさは信頼区間に反映されません［文献6］。選び方の考え方と、Rの実データでの確認は、説明変数の選び方の記事で扱っています。

3-2. 係数を「関係がなかった」と読まない

• 区間を見る。年齢の区間（0.76〜1.10）は、10歳あたり約2割の低下から約1割の上昇までを含みます。「年齢は無関係」とは言えません。
• 調整変数の係数は、曝露の係数と同じ意味では解釈しない。曝露（ここでは治療）の推定のために入れた変数の係数を、その変数自体の効果として読むことは、「Table 2 fallacy」として知られています［文献2］。表には、治療の推定値だけを示す方法もあります。
• 無作為化試験で、ベースラインの差を検定して調整変数を選ばない。CONSORT 2010の解説は、ベースラインの群間差の検定は、誤りとまでは言えないものの、論理的でないとしています［文献1］。

あわせて読みたい：効果量の計算｜Cohen’s d・η²・オッズ比の使い分け（P値ではなく、大きさで示す考え方）

4. サブグループ：「一方は有意、他方は有意でない」は差の証拠にならない

4-1. 示すべきもの

CONSORT 2010の解説は、サブグループ解析を、事前に計画したものと探索的なものとに区別して示すこと、また、一方のサブグループで有意、他方で有意でなかったことから、効果が違うと推論してはならないことを述べています。示すべきものは、交互作用の検定と、サブグループ間の効果の差の推定値（信頼区間つき）で、P値だけではありません［文献1］。ICMJEも、事前に計画した解析と探索的な解析を区別することを求めています［文献3］。

4-2. 実データで確認する

veteran で、細胞型ごとに試験治療のハザード比を求めると、4つのサブグループがすべてP>0.05でした。一方、扁平上皮に対するハザード比の比（群間差の推定値）には、広い区間がつきます。

HRは各細胞型の中の未調整の値です。比の区間は、多重性の補正をしていません。

4-3. 交互作用のP値は、モデルの置き方で動く

細胞型を共変量としたモデルで、治療×細胞型の交互作用の尤度比検定は、χ²=8.22（自由度3）、P=0.042でした。一方、細胞型で層別し、細胞型ごとにベースラインハザードを自由にしたモデルでは、χ²=5.17（自由度3）、P=0.16です。同じデータで、P値が0.05をまたいで動きました。どちらのモデルを使うかは、解析の前に決めておく必要があり、この解析は事前に計画したものではないため、探索的な結果として、仮説を立てる材料にとどめるのが妥当です。サブグループの人数も27〜48名と少なく、推定は不正確です。

5. 論文の節ごとの書き分け（日本語・英語の文例）

次の文例は、本記事の実データに合わせたものです。ご自身の研究では、事前に計画した内容に合わせて調整してください。

CONSORT 2010の解説は、限界の項で、バイアスの源、不精確さ、（必要なら）解析の多重性を扱うことを求めています［文献1］。

6. 査読コメントへの返答の例

あわせて読みたい：P値の正しい解釈｜統計的有意性の誤用を避けるガイド、信頼区間の解釈｜95% CIの正しい意味と論文での報告方法

チェックリスト

• 調整変数は、解析の前に決めたか。P値で除いていないか
• 調整変数の係数を、「関係がなかった」と解釈していないか
• 未調整と調整後の推定値の違いを、書いたか。主解析は事前に決めたか
• サブグループは、事前計画か探索的かを書いたか
• サブグループ間の差は、交互作用の検定と、差の推定値（信頼区間つき）で示したか
• Limitationsに、人数の少なさ（不精確さ）と多重性を書いたか

解析と結果の解釈は、研究者ご自身と共著者で行ってください。外部の統計の専門家にご相談される場合も、研究デザインとデータの扱いについては、所属機関の規程に従ってください。

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統計解析サービス全体については、統計解析のページをご覧ください。

よくある質問

サブグループで一方だけ有意だったとき、効果が違うと書いてよいですか。

書けません。一方で有意、他方で有意でなかったことから、効果の違いを推論するのは誤りです。交互作用の検定と、サブグループ間の効果の差の推定値（信頼区間つき）で示し、事前計画か探索的かを明記してください［文献1］。

交互作用のP値は、論文にどう書けばよいですか。

検定の種類（尤度比検定、Wald検定など）とモデルを書き、P値だけでなく、サブグループ間の効果の差の推定値と95%信頼区間を示します［文献1］。本記事の例では、治療×細胞型の交互作用の尤度比検定はP=0.042、層別したモデルではP=0.16でした。

事前に計画していないサブグループ解析は、載せてよいですか。

載せることはできますが、探索的な解析として、事前に計画した解析と区別して示します［文献1、3］。仮説を立てる材料にとどめ、人数の少なさと多重性を限界に書いてください。

査読者に「有意傾向では」と言われたら、どう返答しますか。

「傾向」という言い方は誤解を招くと指摘されています［文献4］。「「傾向」の表現は用いず、推定値と95%信頼区間で記述いたしました」のように、推定値と区間で書き直します。詳しくは有意差なしの書き方をご覧ください。

交互作用のP値は、解析方法で変わりますか。

変わります。本記事の例（veteran）では、細胞型を共変量としたモデルでP=0.042、細胞型で層別したモデルでP=0.16でした。どのモデルを使うかは、解析の前に決めておく必要があります。

参考文献

確認日：2026年10月11日（PubMed・CrossRefで書誌を確認し、本文の記述は、それぞれの要旨、全文、または公式ページで確認しました）

1. Moher D, Hopewell S, Schulz KF, et al. CONSORT 2010 explanation and elaboration: updated guidelines for reporting parallel group randomised trials. BMJ. 2010;340:c869. PMID 20332511. doi:10.1136/bmj.c869
2. Westreich D, Greenland S. The table 2 fallacy: presenting and interpreting confounder and modifier coefficients. Am J Epidemiol. 2013;177(4):292-298. PMID 23371353. doi:10.1093/aje/kws412
3. ICMJE. Recommendations for the conduct, reporting, editing, and publication of scholarly work in medical journals: Preparing for submission（Statistics）. icmje.org（2026年10月11日閲覧）
4. Wood J, Freemantle N, King M, Nazareth I. Trap of trends to statistical significance: likelihood of near significant P value becoming more significant with extra data. BMJ. 2014;348:g2215. PMID 24687314. doi:10.1136/bmj.g2215
5. Kalbfleisch JD, Prentice RL. The Statistical Analysis of Failure Time Data. Wiley; 1980（survival::veteran のヘルプによる）。
6. Heinze G, Wallisch C, Dunkler D. Variable selection – a review and recommendations for the practicing statistician. Biom J. 2018;60(3):431-449. PMID 29292533. doi:10.1002/bimj.201700067
7. 解析環境：R 4.3.3、survival 3.8.6（CRAN）。図とコードはEditverse Japanが作成しました。