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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...

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...

傾向スコアを用いた解析はいくつか知られているが、傾向スコアを共変量にした解析は推奨されていない その理由は何か 傾向スコアを共変量にした調整は推奨されていない 傾向スコアを用いた解析は、主に以下の 4 つである 傾向スコアマッチング 傾向スコア...

傾向スコア法は、交絡因子調整という点では、線形の多変量解析、例えば重回帰分析やロジスティック回帰分析と同様である しかし、線形回帰モデルとは異なる利点が存在する どんなときに傾向スコア法を用いるのが良いのか 傾向スコア法と多変量解析の比較 ...

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。...

傾向スコアマッチングの後に、バランス評価をするためのプロットを EZR で作成したいと考えた場合、どのようにするか 傾向スコアマッチングのバランス評価プロット 傾向スコアマッチングをした後に、マッチングのバランスを評価するプロットは、傾向スコア...

クロスオーバー試験は、一人の症例が複数の介入を受けることで、並行群間試験よりも効率よく行える試験 EZR でクロスオーバー試験データを解析する方法を紹介する クロスオーバー試験とは クロスオーバー試験とは、介入 A と介入 B の両方を同じ被験者で行...

EZR で IPTW（逆確率重み付け）カプランマイヤー曲線の生存期間中央値と 95 ％ 信頼区間を計算する方法を紹介する IPTW カプランマイヤー曲線とは何か？ IPTW（逆確率重み付け） カプランマイヤー曲線とは、傾向スコアの逆数を用いた IPTW で交絡因子を調...

EZR では、時間依存型 ROC 曲線の曲線下面積を求めることができる では、2 つの時間依存型 ROC 曲線の曲線下面積を比較することはできるだろうか？ 時間依存型 ROC 曲線とは 時間依存型 ROC 曲線とは、生存時間イベントデータを予測する連続データのカット...

SPSS で、一般線型モデルなどで求めることができる EM 平均（調整平均、調整推定平均、推定周辺平均など呼び方はいろいろあり）は、EZR ではどのように求めればよいか、emmeans パッケージを使って計算してみた 因子が二つで交互作用を考える場合 計算メニ...

EZR で Spearman の順位相関係数の 95％信頼区間を計算する方法 デフォルトでは計算できないが、パッケージをインストールすると計算できる EZR で Spearman の順位相関係数を計算する方法 統計解析 → ノンパラメトリック検定 → 相関係数の検定（Spearman ...

統計解析を実施して、結果を見て初めて、検出力やサンプルサイズの問題が意識されることは多い 手元にすでにあるデータから効果量を計算し、事後検出力、事後サンプルサイズ計算に進む流れを紹介する 事後に検出力やサンプルサイズ計算が必要になることは...

一人一行で反復測定データが入力されているときに、一人複数行のデータに変換したい場合、EZR ではどのようにするか？ 反復測定データの準備方法には二つの方法がある 一人複数回測定しているデータの場合、一人一行で入力している場合（例：測定1、測定2...

SPSS で対応のある多群のノンパラメトリック検定である、フリードマン検定を行う方法 概略 分析メニューのノンパラメトリック検定 → 対応サンプル というメニューから行う 対応サンプルのメニューを開いた後に、解析する変数を選択し、検定の種類を選択す...

SPSS で複数の変数を組み合わせた条件で、新たなカテゴリカルデータを作成したいことがある 複数条件を満たす症例ごとに分けたカテゴリカルデータを作成する方法をご紹介 状況設定と方針 例として、以下の X1, X2 という 2 つの変数の組み合わせで、X3 と...

SPSS で、カテゴリ変数の区切り方を変えたい場合がある カテゴリ変数から別の区切りのカテゴリ変数を作成する方法 新しい区切りのカテゴリ変数の作成は「変換」から メニューバーの「変換」から、「他の変数への値の再割り当て」というメニューを選択する ...

説明変数がいくつかある生存時間データで、いくつかの説明変数に欠損値があり、多重代入して IPTW Cox 回帰分析がしたい場合、R でどのようにすればよいか IPTW Cox 回帰の場合、ブートストラップ信頼区間がより適切であるが、それはどうやるか 多重代入と...

多重代入法の際に、代入した変数を使って、合計得点などを計算して、最終的な解析がしたい場合がある そんなときに、どうすればよいか R で多重代入法を実施する方法の概要 R で多重代入法を行う基本的な方法は、以下の記事を参照 多重代入した後に変数同...

多重代入法で欠損値を補完した後に Cox 回帰の Wald 検定を統合する方法 多重代入法 多重代入法とは、欠損値を、取得されている変数から推測して、いくつかの値で補完して、いくつかのデータセットを作成し、解析したのち、結果を統合する方法 詳しくは、...

EZR で多重代入法を行いたい場合、どのようにしたらよいか EZR には、多重代入のメニューはないが、R スクリプト枠にスクリプトを書いていく方法で実行できる はじめに 欠損値（欠測値と同じ）があるデータセットにおいて、推定値にバイアスがかかると言わ...

重回帰分析（以下、線形回帰も同義）には当てはまりの良さの指標としていくつかあるが、それらの違いと使い分けはどうしたらよいのか？ 自由度調整済み決定係数の特徴 説明率とも言われる決定係数の説明変数の個数を考慮したバージョン 0 から 1 の間の値...

重回帰分析の評価指標の一つ、決定係数が小さいときに、どう考えたらよいか どのくらいの数値であったら、大丈夫なのだろうか 決定係数がどのくらいであれば意味があるか？ 決定係数は、0.7 以上欲しいとか、0.5 でもよいとか、分野によっては 0.3 でもよ...

標準化偏回帰係数（ひょうじゅんかへんかいきけいすう）とは何か？ 一言で言えば、単位が異なる説明変数の、目的変数に対する影響力を比較したいときに、便利な数値と言える 順を追って、式なしでイメージだけでわかりやすく解説 標準化偏回帰係数の前に回...

SPSS で重回帰分析をしたい場合、どのようにすればよいか やりたいこと別にまとめてみた 説明変数が連続データの場合で、交絡因子調整が目的の場合 目的変数、説明変数ともに連続データで、交絡因子調整が目的の場合は、以下のように解析する 分析 → 回帰 ...

制限付き 3 次スプライン曲線は、データの非線形関係をとらえるために書いてみるグラフのこと 二値のアウトカムの場合、R でどのように書くか紹介 制限付き 3 次スプライン曲線とは 制限付き 3 次スプライン曲線は、データの非線形関係をとらえるために用...

統計解析において、同じ意味合いで、違う呼び名が存在する それらを列挙して、整理したい 目的変数 研究の目的の項目、事項、事象、アウトカム、エンドポイントを測定、観測したデータのこと ほぼ同じ意味合いの言葉従属変数、応答変数、アウトカム、エン...

IPTWにおける極端な重みのTruncation処理について 逆確率重み（IPTW）は、観察研究における交絡の調整手法として広く用いられているが、重みが極端な値をとる場合、推定量の分散が著しく増加し、結果が不安定になることがある そのため、極端な重みに対し...