-
Rで実践!構造方程式モデリング:複雑な関係性を解き明かす強力なツール
構造方程式モデリング(SEM)は、社会科学、心理学、マーケティングなど、多岐にわたる分野で活用されている統計分析手法である。観測されたデータから、直接観測できない潜在的な変数間の因果関係や複雑なパスを統計的に推定・検定することが可能である。... -
欠測値の対処法:研究と分析を成功させるためのロードマップ
研究やデータ分析において、欠測値 (Missing Values) は避けて通れない問題である。データの一部が欠けていると、分析結果の信頼性が損なわれたり、偏った結論が導き出されたりする可能性がある。しかし、適切な対処法を知っていれば、この課題を克服し、... -
Full Information Maximum Likelihood (FIML) による欠損データ処理:概要とRでの実践
データ分析を行う際、欠損データは避けて通れない課題の一つである。単純な欠損処理方法では情報が失われたり、結果に偏りが生じたりする可能性がある。そこで注目されるのが、Full Information Maximum Likelihood(FIML)である。FIMLは、欠損データを統... -
欠測率の計算方法と論文への記載方法:研究の信頼性を高めるために
研究データには、しばしば「欠測値(Missing Values)」という問題がつきまとう。この欠測値を適切に処理することは、研究結果の信頼性や妥当性を確保するために不可欠である。本記事では、欠測率の基本的な計算方法から、統計解析ソフトウェアRを用いた具... -
多重代入法後のCox回帰:Wald検定(ANOVA)カイ二乗値の統合
多重代入法 (Multiple Imputation, Mice) は、欠損値に対処するための強力な統計的手法である。しかし、多重代入法によって作成された複数のデータセットそれぞれに対して統計解析を行った後、それらの結果をどのように統合すればよいか迷うことがある。本... -
クラスターランダム化比較試験の基礎:研究デザインと適切なサンプルサイズ計算
従来のランダム化比較試験(RCT)は、個々の参加者をランダムにグループに割り付けることで、介入の効果を公平に評価するための強力な手法である。しかし、医療や教育の現場では、個人ではなくグループ(クラスター)単位で介入が行われることが少なくない... -
尺度開発 信頼性・妥当性研究論文リスト
随時追加していく 看護学分野 退院後早期の育児不安尺度の開発と信頼性・妥当性の検討 産後2週間の母親373名を対象とした調査で、育児不安尺度(20項目4因子:負担感、抑うつ気分、母乳不足感、児の哺乳の不安定感)の信頼性・妥当性が確認された。本尺度... -
線形混合効果モデル:反復測定データ解析の強力なツール
臨床研究や生物学研究において、同じ被験者から複数回測定されたデータ(反復測定データ)は頻繁に登場する。このようなデータは、従来の線形回帰モデルでは適切に解析できない場合がある。なぜなら、同じ被験者からの測定値は互いに相関を持つため、独立... -
信頼区間の重なりで「差」を判断してはいけない理由
2つのグループの平均値を比較する際、多くの人がそれぞれの平均値の95%信頼区間が重なっているかどうかを見て、「統計学的に有意な差があるか」を判断しようとする。しかし、これは誤りである。実は、2つの信頼区間が重なっていたとしても、統計学的に有意... -
生物学的同等性試験における90%信頼区間の重要性
新薬開発や後発医薬品(ジェネリック医薬品)の開発において、薬剤の有効性と安全性を科学的に評価することは極めて重要である。その中でも、すでに承認されている医薬品(先発医薬品)と新しい医薬品が、体内で同等に作用するかを評価する生物学的同等性...