2026年10月8日にBMJの多重代入解説、ICH E9(R1)、ICH M14最終ガイドライン本文を再確認した。MCAR・MAR・MNARは欠測の理由について置く仮定で、観測データだけから完全に判定できない。ICHは推定対象を先に定め、主分析と感度分析を整合させるよう求めるため、平均補完・完全ケース・多重代入の選択、変数、データ生成過程、推定対象、感度分析、報告を一組で残す。
30秒で要点
- 欠損値を平均で埋めるか除外するかは、欠けた理由についての前提を選ぶ分析上の判断です。
- MCAR・MAR・MNARは欠損の仕組みを表す分類です。観測データだけでMARとMNARを区別することはできません。
- 多重代入は不確実性を扱う方法ですが、モデルと前提を必要とします。結論の頑健性は感度分析で確かめます。
欠損値の処理は前提の選択である
アンケートの未回答、行動ログの欠落、途中離脱後のデータは、単なる空欄ではありません。平均値補完、完全ケース分析、直前値の繰り越しは、それぞれ「欠けた値はどのような分布だったか」という仮定を置きます。方法の名前を先に決めるのではなく、推定したい対象と欠損が生じた過程を確認します。
BMJの解説Multiple imputation for missing dataは、欠損が結果を歪める理由、MCAR・MAR・MNARの分類、多重代入の利点と落とし穴、報告項目を整理しています。以下はその一般原則を業務データに移すための整理です。
MCAR・MAR・MNARを分ける
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| 分類 | 定義の要点 | 業務データの仮説例 | まず確認すること |
|---|---|---|---|
| MCAR | 観測値・欠損値に系統的な違いがない | 一部のログが偶発的な障害で欠けた | 障害時刻・対象範囲・復旧記録 |
| MAR | 欠損の確率が、観測済みの変数で説明できる | 特定の利用期間や地域で回答が欠ける | 利用期間・地域・接触回数など |
| MNAR | 観測済みの情報を考慮しても欠損値自体が関係する | 不満が強い人ほど回答を避ける | 収集過程、非回答理由、代替指標 |
これはデータに貼られたラベルではありません。BMJが説明するように、観測データだけではMARとMNARを区別できないため、業務知識と収集過程の記録で仮説を置きます。
場当たり的な補完が危険な理由
平均値補完や欠損カテゴリの追加、直前値の繰り越しは、手早くデータを埋められます。しかし単一の値で不確実性を消すため、分散や標準誤差を小さく見せることがあります。完全ケース分析も、欠損がある行を除外するという前提を置き、対象者の構成や推定対象を変えます。特定の条件で妥当な場合はありますが、「中立的な処理」として自動採用しないことが重要です。
多重代入は自動修復ではない
多重代入は、観測済みの変数から欠損値の複数のもっともらしい値を生成し、それぞれで分析して結果を統合します。欠損値を一つの確定値に置き換えず、代入間のばらつきを反映できる点が利点です。一方で、どの変数をモデルに入れるか、連続・二値・カテゴリ変数をどう扱うか、MARの仮定が妥当かで結果が変わります。
BMJは、QRISKの開発研究で多重代入を使った公表モデルと完全ケース分析の結論が異なった例を紹介しています。これは「どちらが正しい」と断定する材料ではなく、欠損の処理と報告が分析結果を左右することを示す注意点です。QRISKの元研究そのものではなく、BMJによる解説として引用しています。
推定対象と感度分析を先に決める
ICH E9(R1)は、欠損を推定対象（estimand）との関係で定義し、感度分析で欠損に関する仮定を検討する必要性を示しています。ICH M14（2025年最終ガイドライン）も、欠損の理由を記述し、重要な仮定を変えた感度分析を計画・報告するよう求めています。業務分析でも、先に次を決めます。
- 何を推定するか：平均、差、予測精度、継続率などを定義する。
- どのデータが必要か：推定対象に関係しない欠損を混同しない。
- 欠損の仮説は何か：MCAR・MAR・MNARに近い理由と根拠を記録する。
- 何を変えて比較するか：代入モデル、完全ケース、最良・最悪ケースなどを事前に置く。
- 結論の境界はどこか：結果が変わる範囲を「不確実」と明示する。
最小の実務チェック
- [ ] 変数ごとの欠損数・割合と、欠けた理由を記録した
- [ ] 完全・不完全ケースの属性や結果を比較した
- [ ] 主分析の推定対象と、欠損が関係する対象を定義した
- [ ] 代入モデルに結果変数と欠損を予測する観測変数を含めた
- [ ] MAR/MNARの仮説を感度分析で一つずつ変えた
- [ ] 使用ソフト、設定、代入データ数、除外数を報告できる
「欠損を埋めたからデータが完成した」と書かず、どの前提を置いた結果かを残してください。欠損値の扱い方や統計で判断を壊さないと組み合わせると、手法の選択と業務上の意味を分けて検討できます。
参考資料・引用元
- Sterne et al., BMJ 2009;338:b2393（MCAR・MAR・MNAR、多重代入、QRISKの解説）
- ICH E9(R1)（estimandと欠損の感度分析）
- ICH M14 Step 4 Final Guideline（欠損の仮定・感度分析・報告）