2025年– date –

この記事では、統計分析で重要な役割を果たす「偏相関の二乗」について掘り下げる。この指標が一体どのような概念であり、どのように計算されるのか、さらにはその異なる呼び名や日本語での表記についても整理する。加えて、具体的な例とRを用いた実践的な...

統計分析において、複数の変数間の関係性を探ることは不可欠である。特に、ある結果（目的変数）が複数の原因（説明変数）によってどのように影響されるかを分析する際には、重回帰分析が強力なツールとなる。また、2つの変数間の純粋な関係性を知りたい場...

データ分析において、複数のグループ間での関係性の違いを比較することは非常に重要だ。特に、ある従属変数と独立変数の関係が、別の要因（グループ）によってどのように異なるかを明らかにしたい場合、回帰直線の差の検定は強力なツールとなる。しかし、...

単回帰分析では、目的変数と説明変数の間に直線的な関係があるかを調べる。Rのlm関数を使えば簡単に分析できるが、その裏側にある計算ロジックを理解することも重要だ。この記事では、lm関数に頼らずに回帰直線の主要な要素、つまり回帰係数の推定、その検...

回帰分析は、変数間の関係性を明らかにする強力な統計ツールだ。その結果を解釈する際、$t$ 値や $F$ 値といった統計量を目にすることが多いだろう。特に、単回帰分析においては、回帰係数の $t$ 値の2乗が、回帰モデル全体の有意性を検定する $F$ 値と常...

データ分析の現場では、生データが手元になく、要約統計量（平均値、標準偏差、症例数）のみが与えられている状況で統計的検定を行う必要に迫られることがある。特に、2つのグループ間の平均値に有意な差があるかを検証するt検定は頻繁に用いられる。 Rに...

コホート研究のメタアナリシスは、複数の独立した研究結果を統合することで、より信頼性の高いエビデンスを導き出す強力な手法である。特に、調整オッズ比 (Adjusted Odds Ratio: AOR) や 調整ハザード比 (Adjusted Hazard Ratio: AHR) のような、交絡因子...

複数の研究結果を統合し、より強固なエビデンスを導き出すメタアナリシスは、医療や心理学、社会科学など多岐にわたる分野で重要な役割を果たしている。しかし、従来の頻度論的アプローチでは扱いにくい問題や、事前情報の活用といった点で限界があった。...

「データから何かを学ぶ」とき、私たちは常に何らかの「信念」を持っている。ベイズ統計学は、この「信念」をデータに基づいて更新していくという、非常に人間らしい思考プロセスを数学的に表現したものだ。今回は、その中心となる「事前分布」と「事後分...

私たちが生きる世界は不確実性に満ちている。明日の天気、新しい治療法の効果、マーケティングキャンペーンの成功率など、未来の出来事を完全に予測することはできない。しかし、この不確実性を数学的に捉え、合理的な意思決定を支援する強力なフレームワ...