上述の通り，ハザードは時間とともに変化し，このハザードを表現する数
式をハザード関数と呼びます。2つ（以上）の群を比較する場合には，各群
のハザードの比である「ハザード比（hazard ratio）」に注目します。Cox回
帰モデルは，ハザードそのものは時間とともに変化したとしても，ハザード
比が時間とともに変化しないことを仮定します。これを比例ハザード性の仮
定（proportional hazards assumption）といいます。このためCox回帰モデ
ルは比例ハザードモデルと呼ばれることもあります。
　比例ハザード性の仮定が適切かどうかは，二重対数プロット（log‒log plot）
やシェーンフィールド残差（Schoenfeld residual）という方法を用いて検討
されます

2）

。

図7‒2

を作成したデータを用いて二重対数プロットを描出した

ものを

図7‒4

に示します。2つの線が平行に近いことから，比例ハザード性

の仮定が成り立っていることが期待できます。
　

図7‒2

から

図7‒4

までを作成したデータでは，介入群の対照群に対するハ

ザード比は0.22と推定されました。これは，比例ハザード性の仮定のもとで
は，どの時点でも2群間のハザード比は0.22であることを意味します。
　一般的なハザード比の解釈方法としては，ハザード比が1より大きい場合，
介入群のハザードが対照群に比べて高く，アウトカムが発生しやすいことを
意味します。逆にハザード比が1未満の場合，介入群のアウトカムが対照群
に比べて発生しにくいことを意味します。

図7‒2

の例では，介入群は対照群

に比べてハザードが0.22倍であり，アウトカムが発生しにくいということを
意味します。注意すべきは，このハザード比0.22は，実際の生存割合（この
研究では無再発割合）の比を示すものではないということです。例えば，

図

7‒2

における追跡期間中央値（10.5週）の時点の生存割合は，介入群が約

0.75，対照群は約0.38でした。

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