2024年– date –

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...

いままでの問い合わせと対処法、帰結情報を取りまとめると暫定的に以下のように言える 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 念のためダウングレード版 R（例：R 4.3.3）を...

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。...