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主成分分析
R と SPSS の主成分分析における主成分得点係数行列について
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... -
スプライン曲線
R で Cox 回帰を用いて Penalized Spline 曲線を書く方法
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... -
結果の書き方
論文におけるマンホイットニー U 検定の結果の書き方
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... -
基礎知識
欠損値の分類 3 つとそれぞれの簡単な解説
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... -
信頼区間
R でポアソン回帰の 95 % 信頼区間付き回帰直線のグラフを描く方法
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... -
グラフ
R で反復測定データの平均値の折れ線グラフを書く方法
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
EZR でポアソン回帰分析を行う方法
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... -
フォレストプロット
R で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
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... -
回帰分析・線形回帰・重回帰
R で IPTW 重回帰で行ってロバスト分散を用いた信頼区間を求める方法
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... -
トレンド検定
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 ... -
多重比較
分散分析に必要なサンプル数を計算したいと思った時に考えたほうがよいこと
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... -
サンプルサイズ計算
SPSS 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... -
サンプルサイズ計算
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... -
競合リスク
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 ... -
EZR
Mac で EZR を起動するためには RcmdrPlugin.EZR を適用する必要がある
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
因子分析の推定法の種類と使い分けについて簡単な解説
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
ロジスティック回帰分析に投入する説明変数の数はいくつまでなら問題ないか
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... -
結果の書き方
重回帰分析の説明変数に対数変換した変数がある場合の結果の書き方
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... -
競合リスク
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)... -
多重比較
SPSS で二項検定を使って 3 群を多重比較する方法
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... -
適合度検定
SPSS で適合度検定を使って 3 群を比較する方法
SPSS で 3 群が同じ割合かどうかを検定する方法 SPSS で 3 群比較する方法 検定の種類 ここで言う、3 群比較とは、3 群の割合が同じかどうかを検討することである すべての割合が同じと仮定した分布への適合度検定を行う ちなみに、4 群以上でも同様である... -
二項検定
SPSS で二項検定を使って 2 群を比較する方法
SPSS で 2 群の比較をする方法の解説 SPSS で 2 群比較する方法 ここで言う 2 群比較というのは、2 群の割合の比較のことであり、半々かどうかの検定という意味である つまり、二項分布を使った二項検定のことである まず、分析 → ノンパラメトリック検定 ... -
グラフ
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... -
反復測定分散分析
EZR で平均値の折れ線グラフを書く方法
EZR で反復測定データの時点ごとの平均値を結んだ折れ線グラフを書く方法の解説。 EZR で平均値の折れ線グラフを書くデータの準備 まず、下記のようなデータを用意する。 一人一行で、列方向に反復測定データを並べたデータである。 EZR で平均値の折れ線... -
データ加工
SPSS で連続データをカテゴリ化する方法
SPSS で連続データを区切ってカテゴリカルデータを作る方法を解説 SPSS で連続データをカテゴリカルデータにする方法 例 1 :変数の計算 年齢を 10 歳の区切りでカテゴリカルデータにしたい場合 10 で割って小数点以下を切り捨てるという方法を使う まず、... -
メタアナリシス
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... -
基礎知識
SPSS でグループごとの分析を行う方法
SPSS でグループごとの分析を行う場合、どのようにしたらよいか? SPSS でグループごとの分析を行う方法 1: ケースの選択 分析するデータを読み込んだ後、以下の手順で設定する データ → ケースの選択 をクリック 例えば性別 gender が 1 のグループだけ... -
SPSS
SPSS で ROC 曲線の比較をする方法
SPSS で ROC 曲線を群間比較する方法 2 つの検査値を比較する方法も紹介 ROC 曲線を比較する方法を解説するデータ アウトカムデータ outcome, 検査値データ s100b, 性別データ gender を含むデータ こちらからダウンロードして試してみることが可能 aSAH.s... -
ROC曲線
EZR で ROC 曲線の群間比較をする方法
EZR で ROC 曲線を群間比較する方法 ROC 曲線を比較するためのサンプルデータ R の pROC パッケージに含まれる aSAH データセットを使う outcome データで s100b という検査値のカットオフ値を求める gender で female と male の群間比較を行う pROC パッ... -
効果量
カイ二乗検定における効果量
カイ二乗検定は、2つのカテゴリカル変数の間に統計的に有意な関連があるかどうかを判断するのに役立つ手法である。しかし、統計的有意性だけでは、その関連性の「強さ」についてはわからない。そこで重要になるのが効果量である。効果量は、群間の差や変数... -
信頼区間
EZR で正規分布していない連続データから 95 % 信頼区間を計算する方法
サンプルの連続データが正規分布していない場合に、平均値の 95 % 信頼区間を計算する方法 正規分布していない連続データが対数正規分布だった場合 正規分布していない連続データを対数変換すると正規分布に見える場合、その連続データは対数正規分布のデ... -
変数選択
EZR でステップワイズ変数選択を行うときにある変数だけは必ず選択されるようにする方法
ステップワイズ変数選択の際に ある変数だけは残っていてほしい場合の指定方法 ステップワイズ変数選択を EZR で実行する方法 ステップワイズ変数選択を EZR で実行するには、データを読み込んだ後、例えば重回帰のメニューからステップワイズを選択する ... -
結果の書き方
対数変換した値の要約値の書き方
対数変換した後の数値の要約値の論文表への書き方 実際、どのように記載されているか 幾何平均を書いている論文 Does the association of the triglyceride to high-density lipoprotein cholesterol ratio with fasting serum insulin differ by race/eth... -
共分散分析
SPSS で分散分析に必要なサンプル数を計算する方法
分散分析のサンプルサイズ計算をSPSSで行う方法 分散分析のサンプルサイズをSPSSで計算する前に効果量を見積もる 分散分析のサンプルサイズをSPSSで計算する際に、必要なのは効果量を見積もること 先行研究の分散分析表を使うとよい 今回は tension の高さ... -
回帰分析・線形回帰・重回帰
SPSS でダミー変数を作成し重回帰分析でカテゴリ変数を使う方法
重回帰分析で、独立変数にカテゴリ変数を使う方法を解説する。 SPSSでは、ダミー変数を作成しておく必要がある。 ダミー変数とは何か? ダミー変数の作り方は? 重回帰分析をSPSSで行う方法 重回帰分析をSPSSで行う場合、2つの方法がある。 ひとつは、「... -
ログランク検定
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... -
グラフ
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(... -
カイ二乗検定
エクセルでカイ二乗検定を行う方法を例題でわかりやすく解説
カイ二乗検定をわかりやすく解説。 エクセルでの計算方法も紹介。 カイ二乗検定とは? カイ二乗検定とは、サンプルのグループ間の「何か」の割合を比較することで、グループの母集団の割合が統計学的に違うかどうかを調べる方法である。 グループ間で何か... -
主成分分析
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... -
ネットワーク分析
脳ネットワーク分析 Brain Network Analysis の簡単な解説
Brain Network Analysisでよく使われている手法について理解したところをまとめてみる。 Brain Network Analysisで登場する用語 Brain Network Analysisで登場する用語は、一般的なネットワーク分析で登場する用語と被るものが多い。 ネットワーク分析の基... -
グラフ
EZR で箱ひげ図を書くとき色分けする方法
EZR で箱ひげ図を書くにはどうしたらよいか? 色分けするにはどうしたらよいか? EZR で箱ひげ図を書く方法 データを読み込んだ後、グラフと表から箱ひげ図メニューを選択する。 変数のほうで連続データを指定し、群別する変数の枠で群を表すカテゴリカル... -
ネットワーク分析
ネットワーク分析の簡単な解説
ネットワーク分析の基礎知識として用語の簡単な解説。 ネットワーク分析とは? ネットワーク分析とは、社会学や通信ネットワークなどの分野で用いられる分析手法である。 脳画像を用いた脳内のネットワーク分析も行われている。 このネットワーク分析は、... -
主成分分析
SPSS と R の主成分分析で軸の回転を行う方法
主成分分析で軸の回転をすることはできるか 主成分分析とは? 主成分分析とは、多数の変数の情報を少数の合成変数に縮約する解析手法である。 たくさん変数があると何がどうなっているかわからないが、それら変数同士の相関関係を活用して、代表的な方法と... -
線形混合モデル
MMRM に必要なサンプルサイズ計算を行う方法
MMRMは、Mixed Model with Repeated Measuresの略である。 反復測定の連続データを線形混合モデルで解析することを意味している。 この試験・研究デザインのとき、サンプルサイズ計算はどのようにしたらよいか? MMRMのサンプルサイズ計算サイト 以下のサ... -
正規性
正規性の確認に用いる QQ プロットの解説
正規性の確認は、検定は不要で、グラフで確認すればよい。 ヒストグラムが一番簡単な方法だが、もう一つグラフで確認する方法がある。 それがQQプロットだ。 QQプロットとは何か? QQプロットの前に 正規性とは? 統計解析の検定において正規性が条件であ... -
ネットワーク分析
R でネットワーク図を書く方法
R におけるネットワーク分析のパッケージ network の簡単な使い方。 network パッケージのインストール まず統計ソフトRにパッケージをインストールして呼び出す。 install.packages("network") library(network) 準備するデータ ネットワークのつながりあ... -
メタアナリシス
対数変換された説明変数のハザード比を真数の説明変数のハザード比に変換できるか
対数変換した説明変数の単位数当たりのハザード比を、真数に戻した説明変数の単位数当たりのハザード比に計算できるだろうか? 論文で発表された数値を使うメタアナリシスを行うことはできるか? つまり、生データがない場合である。 どういう状況か? 例... -
正準相関分析
正準相関分析をわかりやすく解説
正準相関分析とは、どんな分析で、どんなときに使うのか? 正準相関分析とはどんな分析か 正準相関分析 canonical correlation analysis は、一言で言うと、2つの変数群を2つの合成変数にまとめ、その合成変数間の相関係数を最大にする方法である。 正準... -
数量化理論
線形判別分析と数量化 II 類の違い
線形判別分析とは? 数量化II類とは? 違いは何か? 線形判別分析とは? 線形判別分析とは、いくつかの変数で、群分けできる「判別関数」という係数の組み合わせを求めることである。 いくつかの変数と最適な係数の掛け合わせ+足し合わせで、合成変数を作... -
共分散分析
EZR と SPSS で前後 2 時点の対応のあるデータを共分散分析で群間比較する方法
前後2時点の対応のあるデータを群間比較するときは、共分散分析を使う EZR と SPSS の方法を解説 対応のあるデータの群間比較の考え方 対応のあるデータの群間比較の際に、考え方が2つある。 一つは、後のデータを目的変数に、群別変数を着目する説明変数... -
回帰分析・線形回帰・重回帰
SPSS で交互作用項を作って交互作用項を含む重回帰分析を行う方法
重回帰分析に交互作用を含んだ解析をSPSSで計算する方法。 SPSSの重回帰分析では、交互作用項を自動で作ってくれない。 どのように作って、どのように解析すればよいか? SPSSで交互作用項の作り方 重回帰モデル内で交互作用の検討をするためには、交互作... -
相関係数
R でケンドールの順位相関係数を計算する方法
ケンドールの順位相関係数はどのように計算するか紹介する ケンドールの順位相関係数 ケンドール(Kendall)の順位相関係数 $ \tau $ は、順位を使わない相関係数である。 何を使うかというと、値の大小を使う。 変数Xと変数Yの相関を計算する際に、2つのX... -
カプランマイヤー曲線
R と EZR で IPTW カプランマイヤー曲線を書く方法
IPTW カプランマイヤー曲線の書き方。 RのパッケージとEZRを使うと書ける。 IPTWとは? IPTW とは、Inverse Probability of Treatment Weights の頭文字語。 逆確率重み付けの意味。 傾向スコア (Propensity Score) を使った、交絡要因調整の一種。 処方さ... -
グラフ
EZR でグラフの余白を調整する方法
EZRでグラフが出力されたときに、余白が狭くて軸の文字が見えないことがある。 余白を調整するにはどうしたらよいか? EZRでグラフの余白調整が必要な例 もっとも典型的なグラフは、分散分析でTukeyのオプションを入れたときに出力されるグラフである。 左... -
フォレストプロット
サブグループ解析の結果をフォレストプロットで描く方法
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。 ロジスティック回帰の場合で、EZR で行う方法。 Version 1.62(2023 年 11 月 1 日公開)から、EZR 本体に組み込まれたので、以下の方法を使う必要なし 具体的な方法はこちらの動画参照。 フォレ... -
回帰分析・線形回帰・重回帰
重回帰分析の計算方法
重回帰分析は偏回帰係数を求めて予測式(回帰式)を作り、標準化偏回帰係数の計算、回帰式の有意性の分散分析、決定係数の算出、偏回帰係数の検定、など行うが、実際どんな計算をしているのか? 実際どんな計算をしているかわかると、偏回帰係数や標準化偏... -
ノンパラメトリック検定
ノンパラメトリック多重比較法の Dunn 検定の簡単な解説とサンプル数の偏り・タイデータについて
Dunn検定と言えば、順位和を使った検定が有名である。 これはSPSSでクラスカルウォリス検定をしたあとのPost-hoc検定として有名。 どんな検定なのか? Dunn検定の明確化 Olive Jean Dunn先生は、1961年と1964年に二つのDunn検定を発表している。 1961年のD... -
基礎知識
クラスカルウォリス検定の各群サンプル数条件とタイデータの影響
クラスカルウォリス検定を、原著に立ち返って、わかりやすく解説。 各群のサンプル数が偏ってはいけないなどの条件があるのかどうか、また、タイデータ(同順位データ)の影響について。 クラスカルウォリス検定とは? クラスカルウォリス検定とは、3群以... -
基礎知識
R と EZR で学ぶ主成分分析の計算方法
主成分分析は、多変量情報の縮約と言われるが、実際にはどんな計算をしているのか? 数学的に少し詳しくわかりたい人向け。 主成分分析の計算上の目標は合成変数の作成と分散の最大化 主成分分析の数学的な計算の目的は、合成変数の作成と、その合成変数の... -
サンプルサイズ計算
R で共分散構造分析に必要なサンプル数を計算する方法
「共分散構造分析(SEM)は、なんだか難しそう…」と感じていないだろうか。そして、「どれくらいのデータがあれば、この分析ができるのだろうか?」と悩んだことはないだろうか。論文や研究でSEMを使いたいけれど、統計や数学は苦手だという方、安心してほ...
