【コピペOK！】論文のLimitationsに書きたい統計的な限界とは？チェックリストと記載例で解説！

論文のDiscussionにあるLimitations（研究の限界）では、臨床的な限界だけでなく、統計的な観点から研究の限界を検討することも重要です。

しかし、統計的にどのような限界があるのか、どの点について記載すればよいのか迷う方も多いのではないでしょうか？

この記事では、Limitationsで検討したい統計的な観点を6つの視点からチェックリスト形式で整理し、そのまま使える英語の記載例も紹介します。

統計的な限界のチェックリスト
そのまま使える記載例
1. 英語
2. 日本語
よくある失敗
まとめ

統計的な限界のチェックリスト

Limitationsで検討したい統計的な観点は、主に以下の6つです。

1. サンプルサイズ・検出力

事後的な検出力計算は、結果が有意でなかった理由を説明する目的では有用な情報をほとんど追加しないため、一般に推奨されません。有意差が出なかった結果については「症例数が限られており、臨床的に意味のある差を検出できなかった可能性がある」という形で、検出力不足の可能性として言及するのがよいでしょう。

2. 残差交絡(観察研究の場合)

観察研究では、ランダム化比較試験と異なり、既知の交絡因子を調整しても測定されていない交絡因子の影響(残差交絡)が結果に残っている可能性があります。傾向スコアや多変量解析で既知の交絡因子を調整した場合でも、測定されていない交絡因子の影響を完全に除外できるとは限りません。

3. 欠測データの影響

欠測データの解析方法には一定の仮定があり、その仮定が成り立たない場合には結果に影響する可能性があります。詳しくは「欠測値の考え方と解析での扱い方を解説！」を参考にしてください。

4. 多重性

複数の仮説検定を行った場合、多重性の調整を行っていなければ、得られた結果が探索的なものであることをLimitationsとして記載します。詳しくは「検定の多重性の問題とは？」を参考にしてください。

5. 一般化可能性(外的妥当性)

単施設研究や特定の集団を対象とした研究の場合、結果が他の集団・施設に一般化できるかという限界を明記します。詳しくは「一般化可能性(外的妥当性)とは？」を参考にしてください。

6. 効果量と信頼区間の解釈

p値のみに基づいた結論になっていないか、効果量(オッズ比・ハザード比など)とその信頼区間の臨床的意義についても言及します。詳しくは「効果量(effect size)とは？」を参考にしてください。

そのまま使える記載例

上記のチェックリストのうち、自身の研究に該当する項目を選んで組み合わせるのが基本です。ここでは、サンプルサイズ・残差交絡・一般化可能性の3点を組み合わせた記載例を紹介します。

英語

This study has several limitations. First, the relatively small sample size may have limited the statistical power to detect clinically meaningful differences, and the non-significant results should be interpreted with caution. Second, as this was an observational study, residual confounding from unmeasured factors cannot be excluded despite adjustment for known confounders. Third, this study was conducted at a single center, and the generalizability of our findings to other populations or settings may be limited.

日本語

本研究にはいくつかの限界がある。第一に、比較的小さいサンプルサイズにより、臨床的に意味のある差を検出する検出力が限られていた可能性があり、有意差が認められなかった結果は慎重に解釈する必要がある。第二に、本研究は観察研究であるため、既知の交絡因子を調整したものの、測定されていない因子による残差交絡を否定できない。第三に、本研究は単施設で実施されており、他の集団や施設への結果の一般化可能性には限界がある可能性がある。

自身の研究に当てはまらない項目は削除し、欠測データや多重性など、該当する観点があれば一文を追加してカスタマイズしてください。