相関と回帰分析– category –

ダミー変数は統計解析（特に回帰分析）をする際にしばしば必要になるものです。 統計に慣れていないとダミー変数を知らない場合も多いでしょう。 しかしダミー変数は統計解析を実施する予定があるなら絶対知っておいた方がいいです。 解析を実施しようと思...

皆さんは「残差」という言葉を見たことがあるでしょうか。 回帰分析における残差平方和やカイ2乗検定の事後検定としての残差分析といったところで登場します。 また、残差と似た概念として「誤差」という言葉もよく出てきます。 残差や誤差は推測統計の根...

重回帰分析やロジスティック回帰分析などの多変量解析を用いて、   無数にあるリスク要因候補から影響を与えている要因を特定する探索的な研究 説明変数候補に対してサンプル数のバランスが悪い研究 多重共線性の疑われる複数の説明変数候補から最適...

多変量解析でモデル選択・変数選択をする際に、クロスバリデーション(交差検証)が必要になることがあります。 得られているデータを全て使って一度だけモデルを構築して終わり、という方法だと過学習（オーバーフィッティング）の問題が出てくるため、過学...

この記事では「重回帰分析での交互作用項は中心化したほうがいい？多重共線性の解消方法」としてお伝えします。 重回帰分析で連続変数を含む交互作用項がある場合に勝手に中心化されることがある 中心化（センタリング）って何？ 中心化することで本当に多...

適合度検定は、統計解析の時に使う仮説検定の一つです。 ただ仮説検定はいろいろな検定がありすぎるので、 「適合度検定ってどんな時に使う検定なの？」 「適合度検定と独立性の検定って何が違うの？」 といった疑問を持っている方も多いはずです。 本記事...

この記事では、Wald検定に関してお伝えしていきます。 医療統計において、予後に対するリスク因子を探るため、ロジステック回帰分析やCoxの比例ハザード分析を行うことがよくありますね。 SPSSなどの統計ソフトウェアを用いて、ロジスティック回帰分析やCo...

多変量解析（重回帰分析やロジスティック回帰分析、Cox比例ハザードモデルなど）は、回帰分析の中で説明変数を複数個入れた解析のこと。 一度にたくさんの変数を扱えるので非常に便利ですよね。 でも説明変数をどれくらい入れてもいいのか、悩んだことがあ...

重回帰分析やロジスティック回帰分析などの多変量解析での説明変数を選ぶ際に、よく"ステップワイズ法"という方法が使われています。 しかし 「ステップワイズ法ってどんな方法？」 「ステップワイズ法って良いの？」 などといった疑問を持っている方も多...

この記事では「多変量解析でのサンプルサイズの決め方求め方は？サンプル数少ないのは致命的」ということでお伝えします。 多変量解析をやっている論文でもサンプルサイズ計算はT検定でやっているけど、それっていいの？ 予測モデル構築のためにはサンプル...