基礎知識– category –
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基礎知識
R と EZR で学ぶ主成分分析の計算方法
主成分分析は、多変量情報の縮約と言われるが、実際にはどんな計算をしているのか? 数学的に少し詳しくわかりたい人向け。 主成分分析の計算上の目標は合成変数の作成と分散の最大化 主成分分析の計算の始まり 主成分分析の計算を2つの変数での計算で見... -
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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 ... -
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EZR の集計結果・解析結果をエクセルに簡単きれいに貼り付ける方法
EZRの出力をExcelにきれいに貼り付ける方法。 標準の機能を使う方法と、テキストファイルウィザードを使う方法を紹介する。 ベースラインの患者背景の表 解析結果の表 二分割表の場合 t検定の場合 単回帰・重回帰の場合 ロジスティック回帰の場合 生存解... -
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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... -
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交互作用は文脈によって意味が異なる
どうやら「交互作用」と言ったときに、何を指すかは、人それぞれのようだ。 交互作用という言葉の帰納的解釈 効果修飾 effect modification の系統 実験計画法(主に分散分析) の系統 ともに作用する交互作用 の系統 統計モデルで検討する交互作用 交互作... -
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構造方程式モデリングを ざっくり わかりやすく 解説
構造方程式モデリング(SEM)とは? ざっくり、わかりやすく解説 構造方程式モデリング SEMとは? SEMができるソフトウェアは? SEMのパス図の例 SEMの利点 SEMの注意点 まとめ 参考書籍 構造方程式モデリング SEMとは? 構造方程式モデリングは、英語の略... -
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変化量の標準偏差を推定する場合に分散の加法性が成り立たないことについて
連続量の前後比較の際に、先行研究のデータ等から、変化量の標準偏差を知りたいと思うことがある。 しかし、たいていは変化量の標準偏差は掲載されていない。 前と後、別々の標準偏差から、変化量の標準偏差が分散の加法性を使って推定できないか? 変化量... -
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ANOVA Type I Type II Type III の違い
ANOVAには3つの種類がある。 Type I, II, IIIの3つ。 どんな時にどれを使えばよいか? RにおけるANOVAの種類 Type I ANOVA RにおけるANOVAの種類 Type II ANOVA RにおけるANOVAの種類 Type III ANOVA まとめ 参考サイト RにおけるANOVAの種類 Type I ANO... -
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傾向スコアマッチングのキャリパーはどのくらいが適切か
傾向スコアマッチングのキャリパーはどのくらいが正解か? ネット上にある情報をまとめてみた。 マッチングのキャリパーとは 傾向スコアマッチングのキャリパーはどれくらいが一般的か? まとめ おすすめ書籍 マッチングのキャリパーとは マッチングのキャ... -
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線型回帰モデルの種類と簡単な解説
線形回帰の種類をわかりやすく解説。 線形回帰とは? 線形回帰の種類 線形モデル(狭義) 一般線形モデル (線形) 混合 (効果) モデル 一般化線形モデル 一般化線形混合モデル まとめ 参考リンク(Wikipedia) 線形回帰とは? 線形回帰の線形の由来は、線形...