回帰分析・線形回帰・重回帰– category –
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回帰分析・線形回帰・重回帰
SPSS でダミー変数を作成し重回帰分析でカテゴリ変数を使う方法
重回帰分析で、独立変数にカテゴリ変数を使う方法を解説する。 SPSSでは、ダミー変数を作成しておく必要がある。 ダミー変数とは何か? ダミー変数の作り方は? 重回帰分析をSPSSで行う方法 重回帰分析をSPSSで行う場合、2つの方法がある。 ひとつは、「... -
回帰分析・線形回帰・重回帰
SPSS で交互作用項を作って交互作用項を含む重回帰分析を行う方法
重回帰分析に交互作用を含んだ解析をSPSSで計算する方法。 SPSSの重回帰分析では、交互作用項を自動で作ってくれない。 どのように作って、どのように解析すればよいか? SPSSで交互作用項の作り方 重回帰モデル内で交互作用の検討をするためには、交互作... -
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重回帰分析の計算方法
重回帰分析は偏回帰係数を求めて予測式(回帰式)を作り、標準化偏回帰係数の計算、回帰式の有意性の分散分析、決定係数の算出、偏回帰係数の検定、など行うが、実際どんな計算をしているのか? 実際どんな計算をしているかわかると、偏回帰係数や標準化偏... -
回帰分析・線形回帰・重回帰
回帰分析における 7 つの仮定
目的変数が正規分布している必要はない。 説明変数も正規分布している必要はない。 前提知識 仮定1:回帰モデルは線形である 仮定2:誤差項は母平均ゼロである 仮定3:すべての独立変数は誤差項と相関がない 仮定4:誤差項の値は互いに相関していない ... -
回帰分析・線形回帰・重回帰
SPSS と GPower で重回帰分析に必要なサンプル数を計算する方法
重回帰分析を実施するのにサンプル数はどのくらい必要か? ここでいうサンプル数とは、サンプルサイズのこと。 重回帰分析のサンプルサイズはどのように計算するのか? 重回帰分析の効果量とは何か? 重回帰分析のサンプル数計算に必要な値は? 重回帰分析... -
回帰分析・線形回帰・重回帰
決定係数とモデルの有意性の分散分析 ― 重回帰モデルの評価としての意義
重回帰モデルの評価指標の決定係数とモデルの有意性の分散分析の検定はどのように使い分ければよいのか? 決定係数とは? モデルの有意性の分散分析 決定係数とモデル有意性の分散分析の違いは何か? EZRの出力結果で確認してみる まとめ 参考サイト 参考... -
回帰分析・線形回帰・重回帰
直交対比の簡単な説明
直交対比とは何か? 直交対比の直交とは? 直交対比を傾向性の検定の観点から考える 直交対比の種類 線形対比の例 多項対比の例 まとめ 参考書籍 直交対比の直交とは? 直交とは何か? 英語では、orthogonal と言う。 Orthogonal とは何か? https://www.c... -
回帰分析・線形回帰・重回帰
R の ggplot で書いた回帰直線に geom_smooth で 95 % 信頼区間を付ける方法
EZRで ggplot2 を使って95%信頼区間と回帰式付き回帰直線を描く方法。 EZRで回帰直線に95%信頼区間を描きたい場合どうするか? ggplot2 を使うと簡単・きれいに描ける。 ggplot で回帰直線を書く方法 ggplot2 とは? ggplot で回帰直線を描いてみる ggplot... -
回帰分析・線形回帰・重回帰
EZR で書いた回帰直線に信頼区間を付ける方法
EZRで回帰直線のグラフに95%信頼区間を付ける方法 回帰直線の書き方 EZRで線形回帰(単回帰)を実行する 回帰直線の書き方 新しい独立変数を作成する 回帰直線の書き方 単回帰モデルと新しい独立変数で予測値・予測信頼区間を計算する 回帰直線の書き方 pl... -
回帰分析・線形回帰・重回帰
逆確率重み付け IPTW の説明と EZR で逆確率重み付け回帰を行う方法
逆確率重み付けとは、傾向スコアの逆数を用いて、人数があまり多くない層を厚くする方法で、処方の有無の背景をそろえる方法である。 重回帰で用いる方法。 逆確率重み付けとは? 逆確率重み付けは、Inverse Probability of Treatment Weighting が英語の...