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R で t 検定に必要なサンプル数を計算する方法
t 検定のサンプル数計算の方法 t 検定のサンプル数計算（1:1の場合） R の power.t.test()を用いる。 必要な情報は、検出力をどうするかと、二群の平均値の差。 標準偏差で割った標準化された差が必要だ。 検出力は慣例で80%＝0.8が多い。 90%＝0.9もよく... -
R と EZR でカプランマイヤー曲線を書く方法
カプランマイヤー曲線の書き方 R と EZR の方法。 カプランマイヤー曲線の書き方説明のためのサンプルデータ カプランマイヤー曲線を描きたい場合、イベント発生のデータとイベント発生までもしくは観察終了までの時間のデータが必要。 イベント発生データ... -
R でグラフの軸目盛・軸ラベル・色の変更と値表示をする方法
統計ソフトRのグラフ上に数値を表示させたり、軸の目盛間隔や軸ラベルを変更する方法を紹介。 軸の数値をすべて縦にする las=1 軸ラベルのスタイル（the style of axis labels）。1は縦軸も横軸も縦方向の数字にする意味。 例： library(MASS) boxplot(bwt... -
R で QQ プロットを書く方法
正規確率プロット QQプロット は、正規分布をしているかどうか、目視で確認するための方法。 図で正規分布のチェック qqnorm()を使う。 正規確率プロットを描く。 x軸が正規分布の論理的な分位数、y軸が実測値の分位数。 対角線上にまっすぐに、プロットが... -
R で連続データの 2 群比較を行う方法
実験群とコントロール群、リスク因子あり群となし群、介入群と非介入群、など二群比較 を R で実行する方法。 群ごとに平均値・標準偏差・中央値を求める 平均値を計算するなら tapply(var1, grp, mean) を使用する。 grpのグループごとに、var1の平均値を... -
非劣性マージンの決め方と R で非劣性検定を実行する方法
いままでの方法と比べて、格段にいいとか、際立っていいとか、じゃなくてもいい場合がある。 ダメじゃなければいい。 劣っていなければいい。 劣っていなければいいという検定方法が、非劣性（ひれっせい）検定だ。 じゃ、どういうときが劣っていないって... -
R で出版バイアスの検定を行う方法
Begg検定、Egger検定、Macaskill検定という出版バイアスの検定方法の解説。 出版バイアス検定のための個々の研究データ 出版バイアスを検定するためのサンプルデータは以下の通り。 a <- c(3,7,5,102,28,4,98,60,25,138,64,45,9,57,25,65,17) n1 <- ... -
R でメタアナリシスのファンネルプロットを書く方法
ファンネルプロットとは何か？ 出版バイアスとは何か？ フォレストプロットとの違いは何か？ ファンネルプロットの前に出版バイアスとは？ 出版バイアスとは、公表されている論文に偏りがあることだ。 統計学的有意になった結果が公表されやすい。 また、... -
R でメタアナリシスのフォレストプロットを書く方法
メタアナリシスのフォレストプロットの書き方の解説 R の metafor パッケージを使う方法 統合値の計算 metaforパッケージを使う。 最初一回だけインストールする。 install.packages("metafor") 使用するデータは以下の通り。 a <- c(3,7,5,102,28,4,98... -
R で制限付き最尤推定量 REML でオッズ比を統合するメタアナリシス
オッズ比を制限付き最尤推定量 REML で統合する方法の解説。 R で実行する。 制限付き最尤推定量でオッズ比を統合する意味 オッズ比のメタアナリシスをするときに、対数を取るのは正規分布に近似した分布にしたいからだ。 漸近的正規近似と呼ぶ。 漸近的正...
