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EZR で一人一行の反復測定データを一人複数行のデータに変換する方法

一人一行で反復測定データが入力されているときに、一人複数行のデータに変換したい場合、EZR ではどのようにするか?

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目次

反復測定データの準備方法には二つの方法がある

一人複数回測定しているデータの場合、一人一行で入力している場合(例:測定1、測定2、測定3 という変数が横に並んでいる)これを、ワイド(Wide)形式という

一人複数行に入力している場合(例:測定、時点という変数があり、時点に 1,2,3 というデータが入る)、これを、ロング(Long)形式という

このように、反復測定データには、ワイド形式とロング形式の二つの形式が存在する

入力方法として、ワイド形式のほうが一般的である

一方で、ロング形式を必要とする統計解析プログラムは多い

ソフトウェアやプログラムによって、入れ替えないといけない場合がある

そのようなときにどうするか?

今回は、ワイド形式をロング形式にする方法を紹介する

ワイド形式をロング形式に変換する方法

1.一人一行の反復測定データ(ワイド形式)を読み込む

2.アクティブデータセット → 変数の操作 → 複数の変数を縦に積み重ねたデータセットを作成する を選択

3.以下のように設定する

  • 反復測定のデータ(ここでは、time1, time2, time3)を選択
  • 積み重ねて作ったデータセットの名前を入力(例:DatasetLog)
  • 新しいデータセットでの積み重ねたデータの変数名を入力(例:outcome)
  • 新しいデータセットでの積み重ねたデータを識別する変数の名前を入力(例:time)

4.outcome が積み重なって、時点識別の time が作成されたデータセット(ロング形式)ができる

5.ロング形式のデータセットを ID 昇順で並べ替えて、ワイド形式と並べてみると、行が列になっているのが、黄色ハイライト部分で確認できる

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まとめ

一人一行で入力されたワイド形式の反復測定データを、一人複数行のロング形式に変換する方法を紹介した

参考になれば

参考書籍

EZRでやさしく学ぶ統計学 第3版

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第1章臨床研究ではなぜ統計が必要なのか?計画することの重要性
  • 推定ってどんなことをしているの?
  • 臨床研究を計画するってどういうこと?
  • どうにかして標本平均を母平均に近づけられないか?
第2章:研究目的をどれだけ明確にできるのかが重要
  • データさえあれば解析でどうにかなる、という考え方は間違い
  • 何を明らかにしたいのか? という研究目的が重要
  • 研究目的は4種類に分けられる
  • 統計専門家に相談する上でも研究目的とPICOを明確化しておく
第3章:p値で結果が左右される時代は終わりました
  • アメリカ統計協会(ASA)のp値に関する声明で指摘されていること
  • そうは言っても、本当に有意差がなくてもいいの…?
  • なぜ統計専門家はp値を重要視していないのか
  • 有意差がない時に「有意な傾向があった」といってもいい?
  • 統計を放置してしまうと非常にまずい
第4章:多くの人が統計を苦手にする理由
  • 残念ながら、セミナー受講だけで統計は使えません。
  • インプットだけで統計が使えない理由
  • どうやったら統計の判断力が鍛えられるか?
  • 統計は手段なので正解がないため、最適解を判断する力が必要
第5章:統計を使えるようになるために今日から何をすれば良いか?
  • 論文を読んで統計が使えるようになるための5ステップ
第6章:統計を学ぶために重要な環境
  • 統計の3つの力をバランスよく構築する環境

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この記事を書いた人

統計 ER ブログ執筆者

元疫学研究者

統計解析が趣味

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