EZR で IPTW を作成したのち、IPTW 背景データのサマリー表を作成したい場合どうしたらよいか IPTW 背景データのサマリー表作成手順全体像 EZR で IPTW（逆確率重み）を作成したのち、IPTW 背景データの集計表を作成したい場合、どのようにしたらよいか 具...

R の解析結果をきれいにエクセルに貼り付けられると、とても助かる 簡単きれいにエクセルに貼り付ける方法のご紹介 clipr パッケージを使用する方法 clipr パッケージを使うと簡単である 使用する前にインストールしておく install.packages("clipr") 例え...

傾向スコア作成時に、説明変数はいくついれてもよいのだろうか 最終モデルに交絡因子をたくさん入れないようにしたくて傾向スコアを使いたい場合利点があるのだろうか ロジスティック回帰分析における説明変数の数 傾向スコアは、ロジスティック回帰分析モ...

傾向スコアは、処方意向の確率を、背景因子で推測するという枠組みで計算される数値である 傾向スコアを用いることで、観察データを使用した、仮説に基づいた比較ができることになる 実際の利用方法を簡単に解説する 傾向スコアを利用した解析の総論 臨床...

日本語MacにEZRをインストールすると英語になってしまって困っている人へ 暫定結論 いったん R の完全アンインストール → 参考ブログ：https://dr-wolf.hatenablog.com/entry/2023/12/12/055302 R をインストール（R は最新版で問題なさそう） XQuartz 2.8...

傾向スコアを用いた解析はいくつか知られているが、傾向スコアを共変量にした解析は推奨されていない その理由は何か 傾向スコアを共変量にした調整は推奨されていない 傾向スコアを用いた解析は、主に以下の 4 つである 傾向スコアマッチング 傾向スコア...

傾向スコア法は、交絡因子調整という点では、線形の多変量解析、例えば重回帰分析やロジスティック回帰分析と同様である しかし、線形回帰モデルとは異なる利点が存在する どんなときに傾向スコア法を用いるのが良いのか 傾向スコア法と多変量解析の比較 ...

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。...

傾向スコアマッチングの後に、バランス評価をするためのプロットを EZR で作成したいと考えた場合、どのようにするか 傾向スコアマッチングのバランス評価プロット 傾向スコアマッチングをした後に、マッチングのバランスを評価するプロットは、傾向スコア...

クロスオーバー試験は、一人の症例が複数の介入を受けることで、並行群間試験よりも効率よく行える試験 EZR でクロスオーバー試験データを解析する方法を紹介する クロスオーバー試験とは クロスオーバー試験とは、介入 A と介入 B の両方を同じ被験者で行...

EZR で IPTW（逆確率重み付け）カプランマイヤー曲線の生存期間中央値と 95 ％ 信頼区間を計算する方法を紹介する IPTW カプランマイヤー曲線とは何か？ IPTW（逆確率重み付け） カプランマイヤー曲線とは、傾向スコアの逆数を用いた IPTW で交絡因子を調...

EZR では、時間依存型 ROC 曲線の曲線下面積を求めることができる では、2 つの時間依存型 ROC 曲線の曲線下面積を比較することはできるだろうか？ 時間依存型 ROC 曲線とは 時間依存型 ROC 曲線とは、生存時間イベントデータを予測する連続データのカット...

SPSS で、一般線型モデルなどで求めることができる EM 平均（調整平均、調整推定平均、推定周辺平均など呼び方はいろいろあり）は、EZR ではどのように求めればよいか、emmeans パッケージを使って計算してみた 因子が二つで交互作用を考える場合 計算メニ...

EZR で Spearman の順位相関係数の 95％信頼区間を計算する方法 デフォルトでは計算できないが、パッケージをインストールすると計算できる EZR で Spearman の順位相関係数を計算する方法 統計解析 → ノンパラメトリック検定 → 相関係数の検定（Spearman ...

統計解析を実施して、結果を見て初めて、検出力やサンプルサイズの問題が意識されることは多い 手元にすでにあるデータから効果量を計算し、事後検出力、事後サンプルサイズ計算に進む流れを紹介する 事後に検出力やサンプルサイズ計算が必要になることは...

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？ 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...

SPSS で対応のある多群のノンパラメトリック検定である、フリードマン検定を行う方法 概略 分析メニューのノンパラメトリック検定 → 対応サンプル というメニューから行う 対応サンプルのメニューを開いた後に、解析する変数を選択し、検定の種類を選択す...

SPSS で複数の変数を組み合わせた条件で、新たなカテゴリカルデータを作成したいことがある 複数条件を満たす症例ごとに分けたカテゴリカルデータを作成する方法をご紹介 状況設定と方針 例として、以下の X1, X2 という 2 つの変数の組み合わせで、X3 と...

SPSS で、カテゴリ変数の区切り方を変えたい場合がある カテゴリ変数から別の区切りのカテゴリ変数を作成する方法 新しい区切りのカテゴリ変数の作成は「変換」から メニューバーの「変換」から、「他の変数への値の再割り当て」というメニューを選択する ...

説明変数がいくつかある生存時間データで、いくつかの説明変数に欠損値があり、多重代入して IPTW Cox 回帰分析がしたい場合、R でどのようにすればよいか IPTW Cox 回帰の場合、ブートストラップ信頼区間がより適切であるが、それはどうやるか 多重代入と...

多重代入法の際に、代入した変数を使って、合計得点などを計算して、最終的な解析がしたい場合がある そんなときに、どうすればよいか R で多重代入法を実施する方法の概要 R で多重代入法を行う基本的な方法は、以下の記事を参照 多重代入した後に変数同...

多重代入法で欠損値を補完した後に Cox 回帰の Wald 検定を統合する方法 多重代入法 多重代入法とは、欠損値を、取得されている変数から推測して、いくつかの値で補完して、いくつかのデータセットを作成し、解析したのち、結果を統合する方法 詳しくは、...

EZR で多重代入法を行いたい場合、どのようにしたらよいか EZR には、多重代入のメニューはないが、R スクリプト枠にスクリプトを書いていく方法で実行できる はじめに 欠損値（欠測値と同じ）があるデータセットにおいて、推定値にバイアスがかかると言わ...

重回帰分析（以下、線形回帰も同義）には当てはまりの良さの指標としていくつかあるが、それらの違いと使い分けはどうしたらよいのか？ 自由度調整済み決定係数の特徴 説明率とも言われる決定係数の説明変数の個数を考慮したバージョン 0 から 1 の間の値...

重回帰分析の評価指標の一つ、決定係数が小さいときに、どう考えたらよいか どのくらいの数値であったら、大丈夫なのだろうか 決定係数がどのくらいであれば意味があるか？ 決定係数は、0.7 以上欲しいとか、0.5 でもよいとか、分野によっては 0.3 でもよ...

標準化偏回帰係数（ひょうじゅんかへんかいきけいすう）とは何か？ 一言で言えば、単位が異なる説明変数の、目的変数に対する影響力を比較したいときに、便利な数値と言える 順を追って、式なしでイメージだけでわかりやすく解説 標準化偏回帰係数の前に回...

SPSS で重回帰分析をしたい場合、どのようにすればよいか やりたいこと別にまとめてみた 説明変数が連続データの場合で、交絡因子調整が目的の場合 目的変数、説明変数ともに連続データで、交絡因子調整が目的の場合は、以下のように解析する 分析 → 回帰 ...

制限付き 3 次スプライン曲線は、データの非線形関係をとらえるために書いてみるグラフのこと 二値のアウトカムの場合、R でどのように書くか紹介 制限付き 3 次スプライン曲線とは 制限付き 3 次スプライン曲線は、データの非線形関係をとらえるために用...

統計解析において、同じ意味合いで、違う呼び名が存在する それらを列挙して、整理したい 目的変数 研究の目的の項目、事項、事象、アウトカム、エンドポイントを測定、観測したデータのこと ほぼ同じ意味合いの言葉従属変数、応答変数、アウトカム、エン...

IPTWにおける極端な重みのTruncation処理について 逆確率重み（IPTW）は、観察研究における交絡の調整手法として広く用いられているが、重みが極端な値をとる場合、推定量の分散が著しく増加し、結果が不安定になることがある そのため、極端な重みに対し...

エクセルでデータ分析をしたいが、データ分析というボタンが見つからない エクセルで、データ分析がない場合の対処法 エクセルでデータ分析がない場合はファイルから まず、ファイルをクリック 次に、オプション（一番左下）をクリック アドイン → 分析ツ...

G*Power は、サンプルサイズや検出力を計算するソフトウェアである 重回帰分析のサンプルサイズや検出力を計算する方法の紹介 GPower で重回帰分析のサンプル数を計算する方法 重回帰分析のサンプル数を計算するときは、予想される決定係数を見積もる必要...

G*Power は、サンプルサイズや検出力を計算するソフトウェア 分散分析の場合のサンプルサイズや検出力の計算方法の紹介 GPower で分散分析のサンプル数を計算する方法 3 群以上の群があるときに、いずれかの群が異なるかどうかを検討する場合に使う、一元...

GPower は、サンプル数を計算するソフトウェアである 事後検出力を計算することもできる 対応のある t 検定の場合の使い方を紹介 GPower で 対応のある t 検定のサンプル数を計算する方法 対応のある t 検定を使って、同じ人から 2 回測定して、その差を検...

G*Power は、サンプルサイズ計算ソフトである 相関を計算するのに必要なサンプル数を計算するときの使い方を解説する GPower で相関の必要サンプル数計算 G*Power での設定は以下のように行う Effect size に予想される相関係数を入れる 0.3 とすると以下...

IPTW ロジスティック回帰を EZR で行う方法 IPTW とは IPTW とは、日本語では逆確率重み付けと呼ばれる方法で、群間の交絡因子を調整する方法の一つ 詳しくは、こちらを参照のこと また、他の解析方法、例えば、IPTW Cox 回帰は、以下を参照のこと EZR で ...

IPTW 逆確率重み付け Cox 回帰を R で行う方法 IPTW Cox 回帰の前提 IPTW に関しては、こちらの記事を参照 IPTW はすでに作成済みというところから始める IPTW は、EZR で作成するのが簡単なので、EZR を使うことをお勧めする 以下の記事が参考になる IPTW...

IPTW カプランマイヤー曲線において、任意の時点における Number at Risk を書き入れる方法 R で作成する方法 IPTW カプランマイヤー曲線 IPTW は、逆確率重み付けとも呼ばれ、ランダム割り付けしていない群間の交絡因子を調整する方法の一つ 詳しくはこち...

クラスカルウォリス検定は、ノンパラメトリック版の一元配置分散分析 平均値というパラメータを使わないが、その結果はどのように書いたらよいか クラスカルウォリス検定はどんな計算をしているのか クラスカルウォリス検定は、連続データを順位に変換して...

SPSS で線形混合モデルを実行する場合、反復測定データを一人一行のワイドフォーマットからロングフォーマットへデータセットを変形する必要がある ワイドフォーマット（反復測定が横方向に並ぶ）からロングフォーマット（反復測定が縦方向に並ぶ）へ変更...

主成分分析 SPSS と R の比較をしてみる 主成分分析で主成分負荷量を計算する R は、psych パッケージの principal を使用する まず、psych パッケージをインストールする install.packages("psych") psych パッケージを呼び出して、principal を用いて主...

R で 生存時間データに対して、Penalized Spline（罰則付きスプライン）曲線を書く方法の解説 Penalized Spline とは Penalized Spline（罰則付きスプライン、P スプライン）は、データに合わせた滑らかな曲線を求めるために使われる方法の一つだが、過剰...

ノンパラメトリック検定のマンホイットニー U 検定を実施した際に、p 値以外の結果はどのように書いたらよいのだろうか？ マンホイットニーの U 検定 マンホイットニーの U 検定とは、母集団が正規分布しているかどうか、判断がつかない場合、母集団が正規...

欠損値（欠測値も同じ）は、生じる理由や前提から考えて、3 つに分けられるという話 欠損値とは 本来取得したかったデータで、取得できなかったデータのこと もともと取得できない・取得しなかったデータも同じ扱いなので、同じように欠損値と呼んでも問題...

カウントデータの散布図に、ポアソン回帰の回帰直線と予測値の 95 ％ 信頼区間を書き入れたグラフの書き方 ポアソン回帰 まれな事象が起きることを表現したポアソン分布を示すカウントデータ（発生数の数を数えたデータ）を予測する回帰モデル こちらも参...

反復測定データの群ごと時点ごとの平均値を結んだ折れ線グラフを書く方法 反復測定データと平均値の折れ線グラフ 反復測定データとは、同じ対象者がある決まった時点で何回か測定したアウトカムデータのことである 例えば、今回のサンプルデータのように、...

ポアソン回帰を EZR で行う方法の解説 ポアソン回帰・ポアソン分布とは ポアソン回帰とは、まれにしか起こらない現象を数えたカウントデータを目的変数にした回帰分析のこと カウントデータがポアソン分布に従うと仮定している 平均 $ \lambda $ 回起こる...

サブグループ解析の結果をフォレストプロットで書く方法はいくつかあるが、ここでは、R スクリプト中心に書く方法を解説する EZR の機能を使う方法 R のスクリプトの方法の前に、EZR のメニューをいろいろ駆使して書く方法の記事をご紹介 EZR になれている...

IPTW 重回帰を実施した後、ロバスト分散から信頼区間を求める方法 ロバスト分散信頼区間を求める必要性 IPTW（逆確率重み付け）の元となる傾向スコアの値は、真の値ではなく、推定値であるため、通常の重み付き回帰のソフトウェアが出力する分散の推定量は...

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 ...

分散分析のサンプルサイズ計算がしたいと思った時に考えるべきこと もしかしたら、あなたが必要なのは、分散分析のサンプルサイズ計算ではないかもしれない 分散分析のサンプルサイズ計算が必要と思った時には立ち止まる必要がある 分散分析をしなければな...

カイ二乗検定のサンプルサイズ計算を SPSS で行う方法 拡張機能のインストール 拡張機能 → 拡張ハブ を選択 検索窓に power と入力して、Power Analysis for Chi-Square Models を見つけて、拡張の取得にチェックを入れ、OK をクリック 規約に同意して、イ...

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...

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 ...

Mac で EZR を使い始めるときに、EZR プラグインを当てて起動する方法 Mac で EZR を起動するために EZR プラグインの適用 EZR のインストールが終了したあと、ツール → Rcmdr プラグインのロード を選択 RcmdrPlugin.EZR が選ばれていることを確認して OK...

因子分析の推定法にはどんなものがあり、どう使い分けるか 因子分析の推定法 因子分析の推定法には、主に、最尤法、最小二乗法、重み付き最小二乗法の 3 つがある 因子分析の推定法 最尤法 最尤法は、精度よく推定できる サンプルサイズが十分大きいときに...

ロジスティック回帰の説明変数の数はいくつ入れてよいのか？ ロジスティック回帰の説明変数の数 ロジスティック回帰分析をする場合、サンプルサイズによっていくつの説明変数を投入できるか サンプルサイズ諸論 の記述がもっともクリアでわかりやすい 二項...

説明変数を対数変換した場合の重回帰分析の結果の書き方 重回帰分析の結果の書き方 重回帰分析をはじめ、様々な回帰分析の結果の書き方を見比べられる、リンク集はこちら 重回帰分析の結果の書き方 対数変換した説明変数がある場合どう書くか 例 1 ： ( lo...

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）...

SPSS で 3 群比較を二項検定を繰り返して行う方法 SPSS で 3 群比較する方法 多重比較 ここで言う、3 群比較＆多重比較とは、3 群が同じ割合かどうかを、2 群ずつ確認する方法 3 群のうち、2 群のみを取り出し、二項検定を繰り返す 4 群以上も同様に行える...