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尺度開発 信頼性・妥当性研究論文リスト
随時追加していく 看護学分野 退院後早期の育児不安尺度の開発と信頼性・妥当性の検討 産後2週間の母親373名を対象とした調査で、育児不安尺度（20項目4因子：負担感、抑うつ気分、母乳不足感、児の哺乳の不安定感）の信頼性・妥当性が確認された。本尺度... -
共分散構造分析の例と参考書籍
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... -
Mac に EZR をインストールすると英語版になってしまう件の対処法 2025年 6 月現在最新情報
日本語MacにEZRをインストールすると英語になってしまって困っている人へ 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：https://dr-wolf.hatenablog.com/entry/2023/12/12/055302 R をインストール（R は最新版で問題なさそう） XQuartz 2.8... -
重回帰分析の結果の書き方 ― 論文にはどの数値を書いたらよいか
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。... -
重回帰分析の計算方法
重回帰分析は偏回帰係数を求めて予測式（回帰式）を作り、標準化偏回帰係数の計算、回帰式の有意性の分散分析、決定係数の算出、偏回帰係数の検定、など行うが、実際どんな計算をしているのか？ 実際どんな計算をしているかわかると、偏回帰係数や標準化偏... -
おすすめ統計本―医学統計を中心に
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... -
相関係数の目安と R で必要サンプル数を計算する方法
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... -
IPTWを用いた回帰モデル：なぜ標準誤差の推定がそんなに重要なのか？
因果推論の分野では、観察研究からバイアスの少ない効果を推定するために様々な手法が用いられる。その中でも、Inverse Probability of Treatment Weighting（IPTW）は、共変量の不均衡を調整し、治療群と対照群を「比較可能」にする強力なツールである。I... -
Rで作成するIPTWベースラインサマリー表：tableone とその他関数を使いこなす
疫学研究や臨床研究において、観察研究で因果推論を行う際には、治療群間の共変量バランスが取れていないことが大きな課題となる。この課題を解決するための強力な手法の一つが、IPTW (Inverse Probability of Treatment Weighting) である。IPTWを用いる... -
逆確率重み付け（IPTW）を用いた治療効果の推定：因果推論の基本と実践
「あの治療を受けていたら、どうなっていたのだろう？」多くの人が一度は抱く疑問だろう。医学研究や社会科学において、特定の介入（治療、政策、プログラムなど）がもたらす効果を正確に知ることは非常に重要である。しかし、現実の世界では、誰がどの介... -
回帰分析におけるロバスト推定法：外れ値に強いモデルを構築する
回帰分析は、変数間の関係性を明らかにする強力な統計ツールである。しかし、データの中に「外れ値」と呼ばれる特異な値が存在する場合、通常の最小二乗法では分析結果が大きく歪められてしまうことがある。このような問題を解決し、より信頼性の高いモデ... -
不均一分散とその対処法：統計モデリングをより頑健にするために
統計モデリングを行う際、データの「分散」が均一であるという仮定を置くことがよくある。しかし、現実のデータではこの仮定が成り立たない、つまり「不均一分散」を示すケースが少なくない。不均一分散は、統計的推論の信頼性を損なう可能性があり、適切... -
重回帰分析における重み付き最小二乗法：データの潜在的な声を聴く
重回帰分析は、複数の説明変数を用いて目的変数を予測する強力な統計手法である。しかし、OLS（Ordinary Least Squares：通常の最小二乗法）を適用する際に、ある重要な仮定が満たされない場合、そのモデルの信頼性が損なわれることがある。それが「等分散... -
交互作用項のある回帰分析：有意な交互作用とサブグループ解析の記述方法
回帰分析を行う際、2つ以上の説明変数が従属変数に与える影響が、互いの水準によって異なる場合がある。このような現象を「交互作用（interaction）」と呼び、統計モデルに交互作用項を組み込むことで、より詳細な関係性を明らかにできる。 しかし、交互作... -
偏相関の二乗：その概念からRでの実践まで徹底解説！
この記事では、統計分析で重要な役割を果たす「偏相関の二乗」について掘り下げる。この指標が一体どのような概念であり、どのように計算されるのか、さらにはその異なる呼び名や日本語での表記についても整理する。加えて、具体的な例とRを用いた実践的な... -
重回帰分析と偏相関係数における多重共線性：その影響と対処法
統計分析において、複数の変数間の関係性を探ることは不可欠である。特に、ある結果（目的変数）が複数の原因（説明変数）によってどのように影響されるかを分析する際には、重回帰分析が強力なツールとなる。また、2つの変数間の純粋な関係性を知りたい場... -
交絡因子を考慮した回帰直線の差の検定：より深い洞察を得るために
データ分析において、複数のグループ間での関係性の違いを比較することは非常に重要だ。特に、ある従属変数と独立変数の関係が、別の要因（グループ）によってどのように異なるかを明らかにしたい場合、回帰直線の差の検定は強力なツールとなる。しかし、...
