2018年– date –

カプランマイヤー曲線の書き方 R と EZR の方法。 カプランマイヤー曲線の書き方説明のためのサンプルデータ カプランマイヤー曲線を描きたい場合、イベント発生のデータとイベント発生までもしくは観察終了までの時間のデータが必要。 イベント発生データ...

統計ソフトRのグラフ上に数値を表示させたり、軸の目盛間隔や軸ラベルを変更する方法を紹介。 軸の数値をすべて縦にする las=1 軸ラベルのスタイル（the style of axis labels）。1は縦軸も横軸も縦方向の数字にする意味。 例： library(MASS) boxplot(bwt...

正規確率プロット QQプロット は、正規分布をしているかどうか、目視で確認するための方法。 図で正規分布のチェック qqnorm()を使う。 正規確率プロットを描く。 x軸が正規分布の論理的な分位数、y軸が実測値の分位数。 対角線上にまっすぐに、プロットが...

実験群とコントロール群、リスク因子あり群となし群、介入群と非介入群、など二群比較 を R で実行する方法。 群ごとに平均値・標準偏差・中央値を求める 平均値を計算するなら tapply(var1, grp, mean) を使用する。 grpのグループごとに、var1の平均値を...

いままでの方法と比べて、格段にいいとか、際立っていいとか、じゃなくてもいい場合がある。 ダメじゃなければいい。 劣っていなければいい。 劣っていなければいいという検定方法が、非劣性（ひれっせい）検定だ。 じゃ、どういうときが劣っていないって...

メタアナリシスをしたい場合、統合する点推定値と標準誤差が必要になる。 曝露有り無しと疾患ありなしが生データとして入手できる場合は問題ないが、多変量調整のあとの点推定値と95%信頼区間しかない場合は多い。 点推定値＋95%信頼区間しか手に入らない...

Begg検定、Egger検定、Macaskill検定という出版バイアスの検定方法の解説。 出版バイアス検定のための個々の研究データ 出版バイアスを検定するためのサンプルデータは以下の通り。 a <- c(3,7,5,102,28,4,98,60,25,138,64,45,9,57,25,65,17) n1 <- ...

ファンネルプロットとは何か？ 出版バイアスとは何か？ フォレストプロットとの違いは何か？ ファンネルプロットの前に出版バイアスとは？ 出版バイアスとは、公表されている論文に偏りがあることだ。 統計学的有意になった結果が公表されやすい。 また、...

メタアナリシスのフォレストプロットの書き方の解説 R の metafor パッケージを使う方法 統合値の計算 metaforパッケージを使う。 最初一回だけインストールする。 install.packages("metafor") 使用するデータは以下の通り。 a <- c(3,7,5,102,28,4,98...

オッズ比を制限付き最尤推定量 REML で統合する方法の解説。 R で実行する。 制限付き最尤推定量でオッズ比を統合する意味 オッズ比のメタアナリシスをするときに、対数を取るのは正規分布に近似した分布にしたいからだ。 漸近的正規近似と呼ぶ。 漸近的正...

各研究で無視できない異質性がある場合でも、適切にメタアナリシスできる方法の解説。 メタアナリシスのデータ準備 使用するデータは以下の通り。 a <- c(3,7,5,102,28,4,98,60,25,138,64,45,9,57,25,65,17) n1 <- c(38,114,69,1533,355,59,945,632,...

オッズ比をマンテル・ヘンツェル（Mantel-Haenszel）の方法で統合する方法の解説。 マンテル・ヘンツェル法は、２ｘ２の分割表を統合する方法で、層別解析の方法。 メタアナリシスに応用する方法。 マンテル・ヘンツェル法の準備 データは以下の通り。 a &...

メタアナリシスのためにオッズ比を統合したい場合で、それぞれの研究のサンプルサイズが大きい場合、オッズ比の対数が漸近的に正規近似できる。 個々の研究のサンプルサイズが大きい場合は、漸近分散法を使う。 使用するデータの準備 データは以下の通り。...

メタアナリシスは、いくつかの研究で算出された数値を、適切に統合する方法。 一つ一つの研究では、検出力が不足していたものが、統合することで検出力を増し、統計学的に判断がつくようになる。 メタアナリシスの結果は、エビデンスレベルが高いと評価さ...

逆ガンマ分布はどんな分布で、いつ使うのか？ 逆ガンマ分布は、ベイズ統計学で、共役事前分布として登場する。 R で逆ガンマ分布のグラフを描く方法を紹介。 逆ガンマ分布はどのようなときに使うのか？ 逆ガンマ分布は尤度計算のデータ母集団の確率分布が...

ガンマ分布とはどんな分布か簡単に解説しながら、R でガンマ分布のグラフを描く方法を紹介 ガンマ分布とは？ ガンマ分布は、ある期間ごとに1回起こることが、何回か起こるまでの時間の分布。 たまにしかおきない、まれにしかおきない、という感じがポアソ...

ベータ分布は、ベイズ統計学で二項分布の共役事前分布（きょうやくじぜんぶんぷ）として登場する分布。 ベータ分布の前に共役事前分布って何？ ベータ分布は、二項分布の共役事前分布だ。 二項分布については、こちらを参照。 共役事前分布の共役（きょう...

R で二項分布のグラフを書いてみた 二項分布のグラフの前に 二項とは？ 二項とは、0か1か、YesかNoか、表か裏か、など二つに一つが選ばれること。 二項分布は、二項の場合の分布という意味である。 二項分布のグラフを書いてみる たとえば、10例で、確率5...

t分布とは何か？t検定とどう関係するのか？ t分布とはいったい何なのか？ t検定とはよく聞くが、それとt分布は関係あるのか？ t分布は要するに何なのか？ 実は、t分布は標準正規分布の代わりだ。 どんなときに代わりとして使うか。 2つ条件がある。 母分散...

平均70点、標準偏差15点のテストの場合、90点以上の学生は上位何パーセントに当たるか？ という問題に使うパーセンタイル percentile とクォンタイル quantile。 それぞれ百分位数と分位数ともいわれる。 パーセンタイルを求めるには？ pnorm()を使う。 母...

正規分布を R で書く方法の解説 正規分布を R で書く方法 curve()を使う。 dnormが、正規分布にしたがう確率分布を計算する。 横軸の範囲は-4から4としている。 3つの分布とも平均0とする。 R のスクリプトは以下の通り。 curve(dnorm(x,mean=0,sd=1.0), f...

R を使ったポアソン分布の書き方の解説 ポアソン分布とは？ ポアソン分布は、数学者ポアソンが発表した、離散確率分布。 離散とは、離れているということ。 0回、1回、2回、3回・・・が生じる確率だ。 ラムダλ が1の場合の 0 から 10 までの確率を計算して...

重回帰分析で、変数選択において、考慮しないといけないのが、多重共線性。 多重共線性のチェックは統計ソフトRでどうやるのか？ 多重共線性とは何か？ 生まれた西暦年と年齢は、どのくらい相関するだろうか？ 全く一致するといっても言い。 生まれた月に...

負の二項回帰モデルを R で行う方法 負の二項モデルを R で行う方法 まず、データを読み込む X <- c(rep(1, 913), rep(2, 1345), rep(3, 519), rep(9, 863)) Y <- c(rep(0, 910), rep(1, 2), rep(2, 1), rep(4, 0), rep(0, 1333), rep(1, 11), rep(2...

傾向検定は、サンプルデータで観察された、平均値や割合が、だんだんに大きくなる、だんだんに小さくなるという傾向が、母集団でもその通りか検定するもの。 Rでどのようにやるかまとめてみた。 単変量の傾向検定：コクラン・アーミテージ検定 回答の選択...

薬剤経済学は、薬剤の持つ効力を、経済で測って吟味する学問。 新薬につけた薬価が、本当にその薬価に見合った効果を発揮しているかを吟味し、政策に生かそうとする学問。 薬剤経済学の書籍にそって実践してみる ネタ元は、坂巻弘之 著　やさしく学ぶ薬剤...

コレスポンデンス分析（対応分析）とは、人の属性の類似性(もしくは対応)を図に表す分析。 結果を見るといろいろと解釈したくなる、面白い分析。 R では、caというパッケージで分析可能。 コレスポンデンス分析のパッケージ ca をインストールして準備する...

ギブスサンプリング（ギブス法）を R で実施する方法。 初期値を与えて、何度もサンプリングしていると、だんだんに形になってくる。 ギブスサンプリング用のデータの用意 heikinという名前のデータを入力する。 heikin <- c(6.0,10.0,7.6,3.5,1.4,2.5,...

R で母比率（母集団における割合）の区間推定を行う方法。 母比率の信頼区間（Agresti & Coull の方法） sを、success 分子（該当数）とする。 nを、number  分母（サンプルサイズ）とする。 Functionは以下の通りだ。 bohiritu.conf <- funct...

診断検査を統合する方法 感度・特異度のメタアナリシス 感度・特異度のメタアナリシスとは 診断検査の性能を見るのに、感度・特異度は欠かせない。 病気ありをきちんと診断できる割合が感度。 病気なしをきちんと病気なしと除外できる割合が特異度。 必要...

ROC 曲線の比較に必要なサンプルサイズの計算方法の紹介 検査値の平均値と標準偏差を用いる方法 ROC 曲線の比較に必要なサンプル数計算の準備 R で ROC 曲線の比較に必要なサンプルサイズ計算をするための準備。 まず、pROC パッケージをインストールする...

ROC 曲線の比較に必要なサンプル数 サンプルサイズを計算する方法 ROC 曲線の比較に必要なサンプル数を計算するために必要な数値 ROC 曲線を比較したい検査値を、検査値 1、検査値 2 とする。 まず、先行研究から、以下の数値を読み取る。 False positive ...

ROC曲線分析をしたいが、何人のデータを集めたらいいかわからない。 こんなときどうするか？ ROC 曲線分析に必要なサンプル数の計算を R で行う準備 まずpROCパッケージをインストールする。 インストールは一回でOK。 install.packages("pROC") 毎回呼び...

ROC 曲線を R で書く方法をわかりやすく解説 ROC 曲線とは？ ROC曲線は、病気の診断のための検査を分析するために使われる。 真実の分類と、真実の分類を見分ける検査結果を使って、どのレベルより上だと病気とするか？を決める分析ツール。 胃がんや大腸...

Post-hoc test をSPSSで実施する方法 例えば、5 件法の回答の 3 群をKruskal-Wallisで検定した後の多重比較方法 Kruskal-Wallis検定の Post-hoc testをSPSSで実施する方法 3 つのグループに対して、まったく当てはまらない～非常に当てはまるの 5 段階の選...

比較したい群が3つあり、第1群と第2群、第1群と第3群のハザード比を求めるにはどうしたらいいか？ SPSS の Cox 回帰で 3 群を比較したい状況 3群の生存比較において、SPSSを使ってCoxのハザード比を算出したい場合、どのようにすればよいか。 3群は群を表...

マンホイットニー U 検定のサンプルサイズ計算の方法 マンホイットニーの U 検定 サンプルサイズ計算 R の”samplesize"というパッケージで、マンホイットニーの U 検定のサンプルサイズ計算ができる。 samplesize パッケージのn.wilcox.ord()を使う。 マン...

SPSS で割合の 95 % 信頼区間を計算する方法の解説 SPSS で割合の 95 % 信頼区間を計算するサンプルデータ 統計ソフトSPSSで、比率の信頼区間はどのように求めるのか。 例えばn=100のサンプルで60人がテストに合格したとき、合格率60%の95%信頼区間はどの...