負の二項回帰モデルを R で行う方法 負の二項モデルを R で行う方法 まず、データを読み込む X <- c(rep(1, 913), rep(2, 1345), rep(3, 519), rep(9, 863)) Y <- c(rep(0, 910), rep(1, 2), rep(2, 1), rep(4, 0), rep(0, 1333), rep(1, 11), rep(2...

傾向検定は、サンプルデータで観察された、平均値や割合が、だんだんに大きくなる、だんだんに小さくなるという傾向が、母集団でもその通りか検定するもの。 Rでどのようにやるかまとめてみた。 単変量の傾向検定：コクラン・アーミテージ検定 回答の選択...

薬剤経済学は、薬剤の持つ効力を、経済で測って吟味する学問。 新薬につけた薬価が、本当にその薬価に見合った効果を発揮しているかを吟味し、政策に生かそうとする学問。 薬剤経済学の書籍にそって実践してみる ネタ元は、坂巻弘之 著　やさしく学ぶ薬剤...

コレスポンデンス分析（対応分析）とは、人の属性の類似性(もしくは対応)を図に表す分析。 結果を見るといろいろと解釈したくなる、面白い分析。 R では、caというパッケージで分析可能。 コレスポンデンス分析のパッケージ ca をインストールして準備する...

ギブスサンプリング（ギブス法）を R で実施する方法。 初期値を与えて、何度もサンプリングしていると、だんだんに形になってくる。 ギブスサンプリング用のデータの用意 heikinという名前のデータを入力する。 heikin <- c(6.0,10.0,7.6,3.5,1.4,2.5,...

R で母比率（母集団における割合）の区間推定を行う方法。 母比率の信頼区間（Agresti & Coull の方法） sを、success 分子（該当数）とする。 nを、number  分母（サンプルサイズ）とする。 Functionは以下の通りだ。 bohiritu.conf <- funct...

診断検査を統合する方法 感度・特異度のメタアナリシス 感度・特異度のメタアナリシスとは 診断検査の性能を見るのに、感度・特異度は欠かせない。 病気ありをきちんと診断できる割合が感度。 病気なしをきちんと病気なしと除外できる割合が特異度。 必要...

ROC 曲線の比較に必要なサンプルサイズの計算方法の紹介 検査値の平均値と標準偏差を用いる方法 ROC 曲線の比較に必要なサンプル数計算の準備 R で ROC 曲線の比較に必要なサンプルサイズ計算をするための準備。 まず、pROC パッケージをインストールする...

ROC 曲線の比較に必要なサンプル数 サンプルサイズを計算する方法 ROC 曲線の比較に必要なサンプル数を計算するために必要な数値 ROC 曲線を比較したい検査値を、検査値 1、検査値 2 とする。 まず、先行研究から、以下の数値を読み取る。 False positive ...

ROC曲線分析をしたいが、何人のデータを集めたらいいかわからない。 こんなときどうするか？ ROC 曲線分析に必要なサンプル数の計算を R で行う準備 まずpROCパッケージをインストールする。 インストールは一回でOK。 install.packages("pROC") 毎回呼び...