共分散構造分析は、構造方程式モデリング SEM とも呼ばれる、変数間の相関を元に、想定する概念モデルにデータが当てはまっているか、変数同士の関連性は強いのか弱いのか、ということを検討する手法である 具体的な事例が掲載されている論文および実践す...

いままでの問い合わせと対処法、帰結情報を取りまとめると暫定的に以下のように言える フォント設定のポイントは、hiragino sans と fixed であり、共にサイズを 12 とする 詳しくは本文へ 暫定結論 いったん R の完全アンインストール → 参考ブログ：http...

教科書的には何を計算するかは決まっているが、論文にどの数値を掲載するかは決まっていない。 そういうときは、実例をもとに、まねするのが良いが、最低限の目安を示す。 回帰分析の結果の書き方の基本 一番大事な要素は、点推定値と95％信頼区間である。...

統計ER的おすすめ統計本のリストアップ 何らか参考になれば 医学統計学 医学への統計学 基本的なことがきちんと書いてある本。しっかり勉強するのにおすすめ。サンプルサイズ計算についてもかなり充実している。 医学への統計学 (統計ライブラリー) 医学デ...

相関係数を求めたいサンプル数が少ないけど、大丈夫なのか？ 相関係数が大きい場合、サンプル数は少なくても大丈夫。 目安となるサンプル数はどのくらいか？ 相関係数の目安・意味 相関係数には、以下のような目安がある。 相関係数の絶対値関連の程度0.0...

バランスが取れないときの対処法 共変量を見直す 傾向スコア作成のための共変量は、アウトカムに関連があり、要因にも関連があるものが候補である だが、要因にしか関連ないものは、除くとよい その観点で見直すと良い 参考：傾向スコア作成の際の変数の選...

反復測定データの各時点の中央値及び最小値・最大値を示したエラーバーがついた折れ線グラフを書きたいという要望はよく聞くが、そのようなグラフを書けるソフトウェアはなかなか見つからない EZR と R で中央値に最小値・最大値エラーバー付きの折れ線グ...

R で形態素解析を行い、外部変数との対応分析を実行し、バイプロット（biplot）を書く方法の解説 前準備：データの読み込みから外部変数で分割したファイルの保存 テキストデータは、例えば、以下のようなデータを準備する ここで、comment が分析対象のテ...

R でテキストデータを単語に区切り、頻度表を作成して、N-gram を書く方法を解説 テキストデータの読み込みから頻度表作成まで まず、前提として、MeCab と RMeCab をインストールしておく MeCab と RMeCab の準備については、以下の関連記事を参照 まず、...

EZR で IPTW を作成したのち、IPTW 背景データのサマリー表を作成したい場合どうしたらよいか IPTW 背景データのサマリー表作成手順全体像 EZR で IPTW（逆確率重み）を作成したのち、IPTW 背景データの集計表を作成したい場合、どのようにしたらよいか 具...

R の解析結果をきれいにエクセルに貼り付けられると、とても助かる 簡単きれいにエクセルに貼り付ける方法のご紹介 clipr パッケージを使用する方法 clipr パッケージを使うと簡単である 使用する前にインストールしておく install.packages("clipr") 例え...

傾向スコア作成時に、説明変数はいくついれてもよいのだろうか 最終モデルに交絡因子をたくさん入れないようにしたくて傾向スコアを使いたい場合利点があるのだろうか ロジスティック回帰分析における説明変数の数 傾向スコアは、ロジスティック回帰分析モ...

傾向スコアは、処方意向の確率を、背景因子で推測するという枠組みで計算される数値である 傾向スコアを用いることで、観察データを使用した、仮説に基づいた比較ができることになる 実際の利用方法を簡単に解説する 傾向スコアを利用した解析の総論 臨床...