基礎知識– category –
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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？ 構造方程式モデリングは、英語の略語で SEMと呼ばれ、Structural Equation Modeling の略である。 これは複数の変数を用いて、理屈で考えた、変数間の相関... -
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... -
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のデフォルトで使えるANOVAは、anova()とaov()である。 これらはともにType I と呼ばれるANOVAである。 Type I は、複数の因子... -
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 マッチングのキャリパーとは、マッチする症例同士がどのくらいまで離れているのを許容するかという幅である。 例えば年齢をマッ... -
線形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？ 線形回帰の線形の由来は、線形結合からきている。 線形結合とは、以下のような式で表されることを意味している。 $$ \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \dots + \beta_n X_n $$ ここで β は (偏) 回帰係数の... -
AICとBICの違いは何か？統計解析での特徴比較
統計モデルの当てはまりの指標である、AICとBIC。 違いは何か？ AICやBICとは何か？ AICは、Akaike's Information Criterion 赤池情報量規準の頭文字語、BICは、Bayesian Information Criterion ベイズ情報量規準の頭文字語である。 AICもBICも予測性能に... -
決定係数の目安 ― 決定係数 R 2 乗値はいくつならよいか？
重回帰分析の当てはまりの良さを示す決定係数。 決定係数はR2乗値ともいう。 決定係数の目安はあるのだろうか？ ゼロから１の範囲をとるわけだが、いくつなら良いのか？ 決定係数の目安は？ 決定係数は、重回帰分析の当てはまりの良さ、適合度の良さとして... -
クラスカルウォリス検定とマンホイットニーの U 検定は何を検定しているか
ノンパラメトリック検定の場合、平均値の差を使っているわけではないが、では何の検定なのか？ クラスカルウォリス検定は何の差を見ているのか？ クラスカルウォリス検定は、３群以上の連続量を比較するノンパラメトリック検定である。 クラスカルウォリス... -
R で Box-Cox 変換を行う方法
連続量を何らかの方法で正規分布に近づける方法はいくつかある。 ここではBox-Cox変換の方法をまとめてみた。 R で Box-Cox変換を行う実例 まず、car パッケージを呼び出す。 library(car) car パッケージの中の、powerTransform()とbcpower()を使って変換... -
EZR でフォント・フォントサイズの変更と EZR 自動起動の設定方法
EZR のフォントやフォントサイズを変更するにはどうやったらいいか。 EZRの起動時フォントなどはオプションから設定する EZRの起動時フォントなどはメニューバーの「ツール」→「オプション」から変更する。 EZRのオプション画面のフォントタブでフォントと...
