For other sense of this word, see cohort (disambiguation).
統計、マーケティング、人口学において、コホートは、定義的特徴を共有する被験者のグループです（通常、出生や卒業など、選択した期間に共通のイベントを経験した被験者です）。
ケースコントロール研究対時間軸上のコホート研究です。 「OR」は「オッズ比」、「RR」は「相対リスク」を表します。
人口統計学者にとって、コホート データは期間データよりも有利なことがよくあります。 コホートデータは特定の期間に絞られているため、通常、より正確です。
さらに、コーホート データは、期間データとは異なり、テンポの影響を受けません。 逆に、コーホートデータは、コーホート研究に必要なデータを収集するのに長い時間がかかるという意味で不利な場合もあります。
人口統計学では、しばしばコホート視点と期間視点が対比されます。 例えば、コーホート合計特殊出生率は、女性のコーホートにおける平均的な完成家族サイズの指標ですが、出産を終えた女性しか知ることができないため、現在妊娠可能な女性については測定することができません。 この指標は、コーホートの年齢別出生率の合計として計算することができる。
コホートに関する研究はコホート研究である。
コホート研究の重要なタイプは2つある。
- Prospective Cohort Study（前向きコホート研究）。 このタイプの研究では、関心のある結果の発生前に募集した被験者から曝露データ（ベースラインデータ）を収集します。 その後、被験者を時間的（未来）に追跡し、被験者が関心のある結果をいつ発症したかを記録する。 研究対象者を追跡する方法には、電話インタビュー、対面インタビュー、健康診断、医学的/実験的検査、郵送によるアンケートなどがある。 前向きコホート研究の例として、例えば、人口統計学者が2018年に出生した男性全員を測定したいと考えた場合。 人口統計学者が必要なデータをすべて入手するためには、そのイベントが終わるのを待つ必要があるのです。
- レトロスペクティブ・コホート研究。 レトロスペクティブ研究は、関心のある結果または疾患を持つリスクのある被験者から開始し、研究開始時に被験者がいる場所から被験者の過去に至るまで、露出を特定するために結果を識別します。 レトロスペクティブでは、臨床、教育、出生証明書、死亡証明書などの記録を使用するが、開始される研究のデータがない可能性があるため、困難な場合がある。 これらの研究では、複数の曝露がある可能性があり、この研究を困難にする可能性があります。 一方、レトロスペクティブ・コホート研究の例として、人口統計学者が1970年に生まれた1型糖尿病の人々のグループを調査している場合を考えてみましょう。 この場合、人口統計学者はまず過去のデータを見ることから始めるでしょう。 しかし、もし人口統計学者が1型糖尿病の原因を推定するために効果のないデータを見ていたら、人口統計学者の結果は正確ではないだろう。
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