EZR– category –
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R と EZR で同等性検定に必要なサンプルサイズを計算する方法
積極的に同等であることを証明していく同等性の検定。 サンプルサイズ計算はどのようにすればよいか? 同等性検定はどのようにするのか? 同等性検定のサンプルサイズ計算はどのようにするのか? 平均値の場合 比率の場合 まとめ 参考書籍 EZR公式マニュア... -
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EZR で指数関数データをガンマ分布の一般化線形モデルで解析する方法
指数関数的に上昇するデータを共変量調整の回帰分析したい場合どのようにすればよいか? ガンマ分布の一般化線形モデルを使えばできる。 指数関数的に上昇するデータに対して共分散分析をあてはめようとすると 指数関数的に上昇するデータに対してガンマ分... -
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メタアナリシスの重み付けの話 ― 固定効果と変量効果の違い
複数の研究を統合するメタアナリシス。 固定効果モデルと変量効果モデルが存在する。 統合する際の重みが異なるのが一番の違い。 どんな重み計算をしているのか? メタアナリシスとは? メタアナリシスはどんな計算をしているのか? メタアナリシスの固定... -
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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... -
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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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EZR の ROC 曲線グラフの X 軸を 1 – 特異度 にする方法
EZR の ROC 曲線グラフのX軸を 1 - 特異度にする方法。 EZRでROC曲線を描く方法 EZRで描いたROC曲線のX軸を 1 - 特異度 にするには? 2 つの ROC 曲線の AUC の比較の X 軸の変更 まとめ EZR公式マニュアル EZRでROC曲線を描く方法 EZRでROC曲線を描く方法... -
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R EZR を使ったログランク検定計算のわかりやすい解説
生存時間解析に登場する群間比較検定のログランク検定。 いったいどんな計算をしているのか? わかりやすく解説。 ログランク検定とは? ログランク検定はどのような計算をしているのか? ログランク検定は生存時間自体を使っていない!? ログランク検定... -
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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 線形混合モデルの解析方法 時間の因子をカテゴリカルデータとした場合 線形混合モデルの解析方法 時間の項を連続量で投入した場合 まとめ EZR... -
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R でブートストラップ ロジスティック回帰分析を行う方法
ブートストラップとは、小さいサンプルを復元抽出で何度もサンプリングして、疑似的に何度も試行したことにして、その結果から推定値の直接的な95%の範囲を求めたりする方法。 ブートストラップを使ったロジスティック回帰分析の方法をご紹介。 ブートス... -
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EZR で共分散分析を行い回帰直線を比較する方法
共分散分析を使えば、2つの回帰直線の傾きや切片が異なるかどうか検討できる。 直接的な傾きの差の検定や切片の差の検定ではないが、同様な結果が簡単に得られるので、共分散分析でよいと思っている。 データの準備 散布図と回帰直線を描く 共分散分析を実...