2019年– date –
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変数選択
多変量解析の変数選択は統計的にどうやるのですか?
多変量モデルの変数選択について、悩まない人はいない。 どの変数を採用してどの変数を採用しないのか。 明確な基準はあるのか? ↑1万人以上の医療従事者が購読中 想定している多変量モデルは? 変数選択はどのように考えていけばよいか? 先行研究は... -
対応分析
R でコレスポンデンス分析 対応分析を行う方法
コレスポンデンス分析(対応分析とも言う) は、大きな分割表に集計されたデータを見やすくする分析方法。 二次元 つまり X軸とY軸に変換して、散布図にして傾向を見る。 コレスポンデンス分析とは? コレスポンデンス分析の実際例 サンプルデータ 実際に... -
対応分析
KH Coder で対応分析を行う方法
対応分析は、コレスポンデンス分析とも言われる分析方法だ。 テキストマイニングでの対応分析では、どのグループでどんな発言が多かったかの傾向を図でつかむ方法。 KH Coder でどのように実施するかを解説。 対応分析とは - 一般的な話 対応分析を実施す... -
テキストマイニング
KH Coder で階層的クラスター分析を行う方法
階層的クラスター分析を KH Coder で行う方法 KH Coderとクラスター分析 - 前提知識 KH Coderで階層的クラスター分析を行うには? 方法は3つのオプションから選べる 距離の計算も3つのオプションから選べる クラスターのオプション 最大出現数の上限設定 ... -
自己組織化マップ
KH Coder で自己組織化マップを書く方法
自己組織化マップは、ニューラルネットワークアルゴリズムのひとつである。 KH Coderで自己組織化マップを描くにはどうやったらよいか? 自己組織化マップの前にニューラルネットワークとは何か? 自己組織化マップとは何か?どうやって描かせているか? ... -
共起ネットワーク
KH Coder で共起ネットワーク図を描く方法
共起ネットワークとは、個々人のコメント間の共通性をネットワーク図にして示す方法だ。 TwitterのTweetを使って、無料で使えるテキストマイニングソフト KH Coder で共起ネットワーク図を描いてみた。 KH Coderとは? 共起ネットワークとは? 共起ネット... -
多次元尺度構成法
KH Coder で多次元尺度構成法を行う方法
多次元尺度構成法は、多次元尺度法とも言われる。 テキストマイニングソフト KH Coderでは、出現パターンが似ている抽出語がどれなのかが一目でわかる散布図が描かれる。 多次元尺度構成法とはどんな方法か? KH Coderではどのような図が得られるか? 多次... -
テキストマイニング
階層的クラスター分析で使われるウォード法とは? わかりやすく解説
KH Coder では、階層的クラスター分析のクラスター化の方法として、ウォード法、群平均法、最遠隣法の3つから選べる。 ウォード法がデフォルト設定で、おすすめだ。 ウォード法とはどういう方法なのか? クラスター化とは? クラスター化には4つ種類があ... -
競合リスク
R で競合リスク回帰を実行する方法
競合リスク回帰とは、共変量調整をした競合リスク分析の方法。 競合リスク回帰の前に競合リスクとは? 競合リスク回帰の種類 競合リスク回帰分析の準備 競合リスク回帰 1: 絶対リスク回帰 競合リスク回帰 2: ロジスティックリスク回帰 競合リスク回帰 3... -
競合リスク
R で競合リスク分析 Gray 検定を行う方法
競合リスクとは何か? Gray 検定の実行方法 競合リスクとは? 再発がエンドポイントであったが、再発する前に死亡してしまったので、観察できなかった。 脳梗塞の発現がエンドポイントだったが、先に肺炎でお亡くなりになり、観察できなかった。 このよう...