線形混合モデル– category –
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クラスターランダム化比較試験の基礎：研究デザインと適切なサンプルサイズ計算
従来のランダム化比較試験（RCT）は、個々の参加者をランダムにグループに割り付けることで、介入の効果を公平に評価するための強力な手法である。しかし、医療や教育の現場では、個人ではなくグループ（クラスター）単位で介入が行われることが少なくない... -
線形混合効果モデル：反復測定データ解析の強力なツール
臨床研究や生物学研究において、同じ被験者から複数回測定されたデータ（反復測定データ）は頻繁に登場する。このようなデータは、従来の線形回帰モデルでは適切に解析できない場合がある。なぜなら、同じ被験者からの測定値は互いに相関を持つため、独立... -
固定効果と変量効果：データ解析における「平均」と「個人差」の捉え方
医療研究や社会調査など、さまざまな分野のデータ解析で登場する固定効果と変量効果。これらは、データを回帰モデルで分析する際に、「集団全体の平均的な傾向」と「個々の対象が持つ固有のばらつき」をどのように扱うか、という考え方に基づいている。 固... -
重回帰分析の結果の書き方 ― 論文にはどの数値を書いたらよいか
教科書的には何を計算するかは決まっているが、論文にどの数値を掲載するかは決まっていない。 そういうときは、実例をもとに、まねするのが良いが、最低限の目安を示す。 回帰分析の結果の書き方の基本 一番大事な要素は、点推定値と95％信頼区間である。... -
MMRM に必要なサンプルサイズ計算を行う方法
MMRMは、Mixed Model with Repeated Measuresの略である。 反復測定の連続データを線形混合モデルで解析することを意味している。 この試験・研究デザインのとき、サンプルサイズ計算はどのようにしたらよいか？ MMRMのサンプルサイズ計算サイト 以下のサ... -
混合モデルにおけるランダム切片の話
繰り返し計測された連続データを適切に扱うために必要な線形混合モデル。 ランダム切片モデルが一番単純で有名だが、その切片はどんなふうになっているか。 通常の線形モデルの切片はどんな計算になっているか？ 例えば、連続データ CDratio1 を 3 群のFCZ... -
SPSS で線形混合モデルを実行する方法
線形混合モデルをSPSSで実行する方法の解説。 反復測定データで、欠損値があってもできる限りデータを使用できる点で、反復測定分散分析よりも適切な方法だ。 線形混合モデルをSPSSで実行するために使用するサンプルデータ EZR公式マニュアル付属のデータ ... -
EZR で線形混合モデルを行う方法と反復測定分散分析との比較
EZR で線形混合モデルの解析方法 反復測定分散分析との違い 線形混合モデルの解析方法の前に 反復測定分散分析 解析の実践はEZRを使って行っていく。 使うデータは、EZR公式マニュアル付属の FCZ_CSA.rda である。 反復測定データ CDratio1, CDratio2, CDr... -
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...
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