統計 PrevalenceをＳＥＳで調整？

質問

読んでいる論文の統計手法が理解できません。
男女で層別化して、肥満のＰｒｅｖａｌｅｎｃｅを示し、男女の差についてＰ値を示しているのですが、
そのＰ値はmulti-level mixed effect Poisson regression　モデルを用いて
・ＳＥＳ（ＰＣＡでもとめたＰＣ１による四分位でカテゴライズ）
・集落
・年齢

で調整した、とあります。
ＪＭＰを使って再現してみようとしているのですが、どうにもこうにも？？です。
そもそも差の検定でＳＥＳで調整ができるものなのでしょうか？
同様に年齢で層別化したバージョンもあるのですが、ＳＥＳでＡｄｊｕｓｔしたという点が理解できません。
基本的なところの理解に欠けていて申し訳ないのですが、
どなたかご教授頂ければありがたいです。

回答No.1

takurinta

見たことない用語なのでぐぐってみました。
SES: Socioeconomic status
ということで良いでしょうか。Googleのサジェスト機能でses quartileというのが示され、SES quartileをカテゴリーとして使っているものはたくさんある、ということがわかりました。

これは変数としてはカテゴリー扱いであり、「男/女」、「集落A/B/C...」と同様な扱いで良いのではないかと思います。
すなわち、
> そもそも差の検定でＳＥＳで調整ができるものなのでしょうか？
については、SESでAdjustする方法としては、性別や集落でAdjustしたのと全く同じ方法を適用できる、ということになるかと思います。

SES quartileについてのGoogleサーチの結果を眺めると、「Bottom/ Upper 3 (上三つまとめたもの)」、「Low / Middle two (真ん中の二つまとめたもの) / High」のようなグルーピングで使っているようです。

また、年齢もカテゴリー化している可能性もあるのではないかと思います。年齢に比例したリニアな反応ということではなく、幼年、青年、中年、老年でまとめた方が良い場合があるのではないかと考えられます。

参考URL：

https://www.google.co.jp/#q=ses+quartile

お礼

SESで層別化するのは常套手段ですが、
Prevalenceを性別や年齢で層別化して分析するときに、
SESで調整する手法がわかりません。
性別・年齢で調整するのは直説法等でできますが、
SESは例えば比率など、集団を抽出した母集団のデータがあるものではないので、
どうやっているのだろうと思った次第です。

回答ありがとうございました。