オッズ比– category –
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SPSS で順序ロジスティック回帰を行う方法
順序ロジスティック回帰をSPSSで実施する方法の解説。 順序ロジスティック回帰とは? 順序ロジスティック回帰とは、目的変数が順序カテゴリの場合に、説明変数の多変量調整オッズ比を計算する回帰モデル。 SPSSでもEZRでも簡単に実行できる。 順序ロジステ... -
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EZR でオッズ比の計算に必要なサンプルサイズを計算する方法
オッズ比のサンプルサイズ計算の方法 オッズ比計算のためのサンプルサイズ計算・検出力計算のための準備 EZRにepiR パッケージをインストールする。 Rスクリプト窓にinstall.packages("epiR")と書いて実行をクリック。 ダウンロード元を選ぶ(2024 年 10 ... -
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EZR のフィッシャーの正確検定で計算されるオッズ比の注意点
EZRのFisherの正確検定の関数でオッズ比を計算すると、通常の手計算で計算できるオッズ比と異なる数値が計算される。 これはなぜなのか? EZRのFisherの正確検定を使わないオッズ比の計算 オッズ比は、通常は以下のような分割表だった場合、$ \frac{a/c}{b... -
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R でメタアナリシスのフォレストプロットを書く方法
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... -
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R で制限付き最尤推定量 REML でオッズ比を統合するメタアナリシス
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... -
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R で DerSimonian-Laird 法でオッズ比を統合するメタアナリシス
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,... -
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R でマンテル・ヘンツェルの方法でオッズ比を統合するメタアナリシス
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 &... -
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R で漸近分散法でオッズ比を統合するメタアナリシス
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。... -
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R で Peto の方法でオッズ比を統合するメタアナリシス
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...
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