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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... -
時間の計算方法 一筋縄ではいかない時間の計算
ある時点からある時点までの日数や時間を計算したい場面は多い。しかし、計算の目的が「日数」なのか「時間」なのかによって、データの準備の仕方は異なる。特に時間は「60進法」や「日をまたぐ処理」があるため、単純な数値の引き算では失敗しやすい。 本... -
回帰分析の結果の書き方：数値の意味から記述例まで解説
回帰分析の結果をレポートやブログにまとめる際、どの数値を拾い、どう表現すべきか。本記事では、初心者が必要最低限押さえるべきポイントを簡潔に解説する。 結果として表示する数値 分析ソフトの出力結果から、まず以下の3点を確認する必要がある。 偏... -
サンプルサイズが小さい研究における論文執筆のポイント：有意差が出なかった際の考察法
研究計画を立てる際、理想的なサンプルサイズを確保できるケースばかりではない。特に希少な事象を扱う場合や、探索的な研究では、どうしても小サンプルにならざるを得ない状況がある。その際、多くの研究者が直面するのが「統計学的有意差が出ない」とい... -
リッカート尺度は「平均」を出してもいい？連続データとして扱う根拠と注意点
アンケート調査で頻繁に使われる「非常に満足」から「非常に不満」までの5件法。これを統計解析の際に「平均値」を出せる連続データとして扱ってよいのか、迷う実務者は多い。 厳密に言えば、リッカート尺度は順序を付けただけの「順序尺度」である。しか... -
線形回帰の罠：なぜ「データの正規性」は必須ではないのか
統計学やデータ分析の初学者が線形回帰を学ぶ際、最初につまずくポイントがある。それが「正規性の仮定」だ。「分析対象のデータ（目的変数）が正規分布していなければ、回帰分析は使えない」と思い込み、分析を断念したり、無理なデータ変換を繰り返した... -
IPTWと共変量で調整する二重ロバスト推定：初心者向け解説
統計解析において「より正確な因果関係」を導き出すための強力な手法が、二重ロバスト推定（Doubly Robust Estimation）である。一見難解に思えるが、その仕組みは非常に合理的で「保険」をかけた解析手法と言える。 本記事では、初心者でも流れが掴めるよ... -
IPTWは何を目的に何をしているのか：ざっくりとした説明
新しい薬の効果を確かめたいとき、あるいは特定のマーケティング施策が売上に貢献したかを知りたいとき、理想的なのは「くじ引き」で対象者を分けることである。しかし、現実のデータ（観察データ）では、健康意識の高い人ほど薬を飲みがちであったり、特... -
R言語を独学でマスターする ― おすすめ書籍5選と学習のコツ
データ分析の必要性に迫られ、何から手をつければいいか迷っている方は多い。 「EZRやRコマンダーなどのGUIツールは使っているが、より自由度の高い解析を行いたい」 「統計ソフトのブラックボックスを脱し、自分の意図通りにデータを制御したい」 本記事... -
統計学の落とし穴？「前提確認の検定」を避けるべき理由と正しい向き合い方
データ分析を行う際、「正規分布しているか？」「分散は等しいか？」と、手法を選ぶための「予備テスト（前提確認）」を行っていないだろうか。実は、この予備テストの結果を見てから本番の検定手法を選択する行為は、統計的な誤りを生む原因となる。本記... -
アウトカムを最もよく予測するカットオフをROC曲線分析で見極めて、アウトカムを予測する回帰分析を行うことの是非
医療や疫学研究において、検査値のような連続データを「異常/正常」に区切るカットオフ値の設定は必須である。このカットオフ値を決定する強力な手法がROC曲線分析である。しかし、「ROC分析で最適化したカットオフ値を用いて二値化し、その結果をさらに回...
