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平均値の傾向検定をわかりやすく解説
グループごとの平均値が線形の傾向を示しているかどうかを検定する傾向検定をわかりやすく解説 平均値の線形傾向とは グループごとの平均値の線形傾向とは以下のような状態のことを言う 図の中の点は、平均値を表している 平均値を線で結んでいる図である ... -
R でカイ二乗検定に必要なサンプル数を計算する方法
カイ二乗検定のためのサンプルサイズ計算の方法 パッケージのインストール R の pwr パッケージをインストールして使用する install.packages('pwr') # 1 回だけインストール library(pwr) サンプルサイズ計算をする分割表の例 サンプルサイズ計算をする分... -
R で多重代入法を実行した後に Fine-Gray 回帰を行う方法
多重代入法で欠測値を補完し、Fine-Gray 回帰 を実施する方法 サンプルデータ 競合リスクを含むイベント変数、時間変数、着目したい変数、交絡因子を以下のとおりとする 競合リスクを含むイベント変数：CompRisk 時間変数：DaysFPS 着目したい変数：PS34 ... -
R で IPTW 競合リスク累積発生率曲線を書く方法
IPTW で重み付けした競合リスク累積発生曲線を書く方法 IPTW 競合リスク累積発生率曲線の書き方の前に IPTW、競合リスク、累積発生曲線とは？ IPTW に関しては以下の過去記事を参照 競合リスクに関しては以下の過去記事を参照 累積発生率（累積イベント）... -
R で中央値の折れ線グラフを描く方法
反復測定データを用いて、時点ごとの中央値を計算した後、折れ線グラフを書く方法 中央値の折れ線グラフの前に 平均値の折れ線グラフ 中央値の折れ線グラフの前に、平均値の折れ線グラフを示す ここでは、平均値の折れ線グラフとは、以下のようなグラフを... -
R で割合のメタアナリシスを行う方法
割合のメタアナリシスの方法の解説 割合のメタアナリシスデータ準備 R で割合のメタアナリシスを行う準備 metafor と meta というパッケージをインストールして準備する install.packages(c("metafor", "meta")) library(metafor) library(meta) サンプル... -
R でノンパラメトリック反復測定分散分析を行う方法
反復測定分散分析のノンパラメトリック法の解説 反復測定分散分析のノンパラメトリック法 サンプルデータ準備 反復測定分散分析をノンパラメトリック法で行う方法を R のパッケージを使って解説する R のパッケージは、nparLD というパッケージを使う まず... -
EZR と R で IPTW ログランク検定を実行する方法
IPTW ログランク検定をEZRとRを使って行う方法。 IPTWとは？ IPTW とは、Inverse Probability of Treatment Weights の頭文字語。 日本語では、逆確率重みづけと言う。 交絡因子調整方法の一つ。 詳しくは他の記事も参照のこと。 IPTW ログランク検定とは... -
R で ggplot を使ってヒストグラムと箱ひげ図を一つのグラフに書く方法
Rでヒストグラムと箱ひげ図をggplot2 を使って重ねて描く方法の紹介。 Rでヒストグラムをggplot2 を使って描く方法 Rでヒストグラムをggplot2を使って描く方法を紹介する。 まずggplot2 パッケージをインストールして、呼び出しておく。 install.packages(... -
カテゴリ変数を用いた主成分分析を行う方法
主成分分析をカテゴリ変数が含まれるデータセットで実施する方法を紹介する。 主成分分析をカテゴリ変数で実施可能か？ カテゴリ変数でも主成分分析はできるか？ 答えはYesである。 SPSSで実施可能である。 ただし、追加のパッケージ (Complex Sample) が...
