「木を見て森を見ず」という慣用句は、細部にこだわりすぎて本質的な問題を見失うことを意味します。現代の定量科学者にとってデータビジュアライゼーションがなぜそれほど重要なのかを的確に捉えているこの表現は、私にとって大きな魅力です。レビューすべきデータの量、実施すべき分析の多様性、そして発見を迅速に行動に移す必要性を考えると、研究者は木々に埋もれてしまい、迷子になってしまうことがよくあります。特にデータビジュアライゼーションを日常的に活用していない場合はなおさらです。確かに、有用なデータビジュアライゼーションの作成には時間がかかり、効率的なレビューと品質管理には課題が伴います。しかし、得られる洞察と、発見を他者に伝える能力の向上を考えると、この投資は価値があると確信しています。
この表現が気に入っているもう一つの理由は、私のお気に入りのプロット、フォレストプロット（図1）に注目させてくれるからです！グラフビルダーは長年にわたり、フォレストプロットの作成を容易にするための改良を重ねてきました。また、JMPアドインも着実にリリースされ、作成効率が向上しています。 最新のアドインでは、JMP 17以降のリリースであらゆる種類のフォレストプロットを簡単に作成できるようになりましたが、作成できるのはシングルパネルフォレストプロットのみでした。JMPマーケットプレイスに新しくHappy Little Forestsアドインがリリースされたことで、アナリストはより多くの選択肢を利用できるようになりました。
Figure 1. Forest plot of primary and secondary endpoints for a clinical trial in chronic hepatitis B infection (Chang et al., 2006)図1. 慢性B型肝炎感染症の臨床試験における主要評価項目と副次評価項目のフォレストプロット（Chang et al., 2006）
10年以上前、同僚たちが医学研究におけるデータ視覚化の活用に関する私の頼りになる参考文献の一つを出版しました（Duke et al., 2015）。この論文で特に気に入っているのは、（少なくとも私にとっては）ダブルフォレストプロット（著者たちはマルチパネルドットプロットと呼んでいますが）の導入です。著者たちは、この応用において、治療と性別ごとの収縮期血圧の観測値を1つのパネルに示し、もう1つのパネルでは実薬投与量とプラセボ投与量の比較を示しています。今でも、この素晴らしいグラフは、連続エンドポイントを要約する非常に便利で簡潔な方法として、プレゼンテーションや短期講座で参照しています（図2）。
Figure 2. Double forest plot of systolic blood pressure (Duke et al., 2005)図2.収縮期血圧のダブルフォレストプロット（Duke et al., 2005）
JMPに戻ってきて、ダブルフォレストプロットをより簡単に作成する方法を模索しました。その結果、グラフビルダーが改良され（Xanさん、ありがとう！）、ライフサイエンスチームがJMP Clinical内でフォレストプロットをより簡単に作成できるようにするための社内開発用コードもいくつか追加されました。しかし、この素晴らしい視覚化の恩恵を誰もが享受できるようにするために、 Happy Little Forestsアドインが誕生しました。JMP 19以降のリリースでは、このアドインにより、有害事象の分析でよく使用される2パネルドットフォレストプロット（Amit et al., 2008）（図3）とダブルフォレストプロット（図4）を作成できるようになり、シングルパネルフォレストプロット用のフォレストプロットアドインで利用可能だったすべての機能も利用できます。
Figure 3. Dot-forest plot of HBV endpoints (Chang et al., 2006)図3. HBVエンドポイントのドットフォレストプロット（Chang et al., 2006）
Figure 4. Double forest plot of diastolic blood pressure (simulated)図4. 拡張期血圧のダブルフォレストプロット（シミュレーション）
画像に示されているように、ダブルフォレストプロットでは次のことが可能です。
- 観察された値と治療効果を対照群（図 2 など）に要約し、標準的な治療との比較とともに、個々の治療反応の有用な要約を作成します。
- 観察値とベースライン値からの変化を経時的に要約することで（例：図4）、臨床試験でよく作成される標準的な長大な要約統計表よりも、より有用な要約を作成できます。2値エンドポイントの場合、一方のパネルで特定の反応を達成した個人の割合を要約し、もう一方のパネルでベースラインで反応がなかった個人を対象にこの分析を繰り返すことができます。
- サブグループ内の結果を要約し、2 レベルのサブグループの場合は、サブグループの相互作用による処理の信頼区間を要約して、サブグループ レベル間の顕著な統計的差異の強さを伝えます。
Happy Little Forestsは、マルチパネルの森を作るための第一歩です。考慮すべき点は以下のとおりです。
- サブグループとレベルの列を切り替えるアニメーションボタンを追加すると（例えば図2）、レベル内のサブグループ（つまり、サブグループ内の治療）とサブグループ内のレベル（つまり、提示されている治療内のレベル）の比較が容易になります。図4に示すような縦断的なプレゼンテーションでは、治療間の各訪問をより簡単に比較できるという効果があります。
- 再発レポートのように、多群試験において対照群を切り替えるためのアニメーションボタンを追加します。図2に示すように、信頼区間は単一の対照群に対して表示されます。図3はエンテカビルとラミブジンを合わせた信頼区間を示していますが、アニメーションボタンを使用すれば、必要に応じてラミブジンとエンテカビルを合わせた信頼区間も作成できます。対照群をリアルタイムで切り替える機能があれば、このインタラクティブな視覚化は実用上さらに有用になります。
- 追加のパネルを考慮する。連続的なエンドポイントの場合、左パネルに観測値、中央パネルにベースラインからの変化、右パネルに治療効果を示す3パネルプロットが効果的である可能性があります。そのためには、少なくとも1つのパネルで注釈付き区間を削除する（または左または右に移動させる）必要がありますが、3パネルは一般的な使用には複雑すぎる可能性があります。
最後に、JMP 19 の改善点を活用してドットフォレスト プロットとダブルフォレスト プロットを簡単に作成できるようにしましたが、以前のバージョンの JMP でも、[データ] > [スタック]の[複数シリーズ スタック] を使用してこれらのプロットを作成することは可能です。
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参考文献
Amit O, Heiberger RM & Lane PW. (2008). 臨床試験における安全性データの分析へのグラフィカルアプローチ.医薬品統計7: 20-35.
Chang TT, Gish RG, de Man R, et al. (2006). HBe抗原陽性慢性B型肝炎に対するエンテカビルとラミブジンの比較. ニューイングランド医学ジャーナル 354: 1001-1010.
Duke SP, Bancken F, Crowe B, 他 (2015). 「百聞は一見に如かず：医学研究のための優れたグラフィックデザインの原則」 . 医学における統計学 34: 3040-3059.
