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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... -
正規性
回帰分析における 7 つの仮定
目的変数が正規分布している必要はない。 説明変数も正規分布している必要はない。 前提知識 実際に測定された目的変数を実測値と言う。 回帰式で計算された目的変数を予測値と言う。 実測値と予測値の差を残差と言う。 正式には母集団の誤差項の話になる... -
カーネル密度推定
カーネル密度推定の簡単な説明とバンド幅の設定方法
カーネル密度推定とはどんな推定で、どんな時に使われるのか? バンド幅の決め方も紹介 カーネル密度推定とは何か? とても分かりやすい記事を見つけたので、そのまま引用する。 さて、カーネル密度推定法を大雑把に言うと、「確率密度が全然わからない確... -
線形混合モデル
混合モデルにおけるランダム切片の話
繰り返し計測された連続データを適切に扱うために必要な線形混合モデル。 ランダム切片モデルが一番単純で有名だが、その切片はどんなふうになっているか。 通常の線形モデルの切片はどんな計算になっているか? 例えば、連続データ CDratio1 を 3 群のFCZ... -
ヨンキー検定
EZR で Jonckheere-Terpstra 検定を行う方法
Jonckheere-Terpstra 検定(ヨンクヒール タプストラ検定、ヨンキー検定)とは? Jonckheere-Terpstra検定とは? 3群以上の群で、単調に増加するか、単調に減少するかなどの傾向を検定するノンパラメトリックな検定法。 Jonckheere-Terpstra 検定は、デー... -
マンホイットニーのU検定
マンホイットニーの U 検定に最低限必要なサンプル数はいくつか
マンホイットニーのU検定を行う際に最低限何例あればよいか? マンホイットニーのU検定はどんな計算をしているか? マンホイットニーのU検定はそもそもどんな計算をしているか、という点から、各群最低何例必要かを考えたい。 数学的には同値になる、方法... -
相関係数
R で相関係数の差の検定を行う方法
相関係数の比較はどうやるか? 相関係数の差の検定とは? 相関係数の比較 相関係数の差の検定 (この記事で言う相関係数は、すべてPearsonの積率相関係数を指している) 相関係数の差の検定は、以下の検定統計量 T を計算し、標準正規分布で有意確率を求... -
基礎知識
EZR の集計結果・解析結果をエクセルに簡単きれいに貼り付ける方法
EZRの出力をExcelにきれいに貼り付ける方法。 標準の機能を使う方法と、テキストファイルウィザードを使う方法を紹介する。 ベースラインの患者背景の表 「グラフと表」メニュー中の「サンプルの背景データのサマリー表の出力」を使うと、ベースラインの患... -
回帰分析・線形回帰・重回帰
SPSS と GPower で重回帰分析に必要なサンプル数を計算する方法
重回帰分析を実施するのにサンプル数はどのくらい必要か? ここでいうサンプル数とは、サンプルサイズのこと。 重回帰分析のサンプルサイズはどのように計算するのか? 重回帰分析の効果量とは何か? 重回帰分析のサンプル数計算に必要な値は? サンプル数... -
層別解析
連続データの層別解析結果を統合する方法
連続データの代表的な要約値、平均値と標準偏差を統合するにはどうやったらよいか? 連続データを層別で要約値を求めた後に統合する方法。 連続データの層別解析の統合とは? 目的変数としての連続データに対して、交絡を調整しながら分析するには、共分散... -
層別解析
SPSS と EZR で層別ログランク検定を行う方法
層別ログランク検定を SPSS と EZR で行う方法を解説する 層別ログランク検定の使い分け 生存時間データで交絡を調整したいということなら、コックス比例ハザードモデルを使えばよいのだが、なんらかの理由で層別解析&統合をしたい場合、どうしたらよいか... -
層別解析
SPSS でクロス集計を層別で行って統合する方法
マンテル・ヘンツェル検定は、層別の分割表を統合する方法だ。 SPSSではどのように行うか。 SPSSでマンテル・ヘンツェル検定を行う方法 分析→記述統計→クロス集計表 と進む。 行、列、層にそれぞれ、説明変数、目的変数、層別変数を投入する。 説明変数と... -
多重共線性
SPSS の二項ロジスティック回帰で VIF を計算する方法
SPSSで共線性の診断としてVIFを計算する方法。 二項ロジスティック回帰分析の場合。 SPSSで共線性の診断のためVIFを計算する方法 ロジスティック回帰分析の場合 SPSSのロジスティック回帰分析を行うメニュー(分析→回帰→二項ロジスティック)では、VIFを計... -
割合の差の検定
EZR SPSS G*Power でカイ二乗検定に必要なサンプル数を計算する方法
カイ二乗検定に必要なサンプル数計算の解説 カイ2乗検定のサンプルサイズ計算を EZR で行うには? カイ2乗検定のサンプルサイズと言っても、準備するのは2群の割合だ。 2x2分割表から2群のそれぞれの割合を計算しておく。 あとは、2群を1:1にす... -
多項ロジスティック回帰
SPSS で多項ロジスティック回帰分析を行う方法
目的変数が3値以上のカテゴリカルデータの場合は、多項ロジスティック回帰分析を実施する。 多項ロジスティック回帰分析をわかりやすく解説。 SPSSで実施する方法と結果の見方。 多項ロジスティック回帰分析とは? 3値以上のカテゴリカルデータが目的変数... -
正規性
EZR の散布図行列で表示される曲線グラフの意義
EZRの散布図行列において各変数の文字が表示されているスムーズなグラフの解説。 EZR の散布図行列で表示される曲線グラフ 以下の赤矢印で示した曲線グラフのことを言っている。 この曲線は、何を表しているのだろうか? EZRの散布図行列で表示される曲線... -
決定係数
決定係数とモデルの有意性の分散分析 ― 重回帰モデルの評価としての意義
重回帰モデルの評価指標の決定係数とモデルの有意性の分散分析の検定はどのように使い分ければよいのか? 決定係数とは? 決定係数とは、推定された重回帰モデルが実際のデータにどの程度当てはまっているかを表す指標である。 0から1の範囲の数値をとり... -
ロジスティック回帰
Analysis of Deviance の意味と EZR SPSS JMP での計算結果
ロジスティック回帰の結果で出力される、Analysis of Deviance(EZR)、モデル係数のオムニバス検定(SPSS)、モデル全体の検定(JMP)とは何か? 一言で言えば、モデルの統計学的有意性の検定である。 ロジスティック回帰におけるDevianceとは何か? Devi... -
一般化線形混合モデル
EZR で対応のある 2 値カテゴリカルデータを群間比較する方法
対応のある2値データを群間比較したいときどうすればよいのか? 対応のある2値データの群間比較とはどういう状況か? 対応のある2値データの群間比較とはどういう状況だろうか。 それは介入前後で、Yes/Noとか、あり・なしとか、そういう2値のデータが... -
基礎知識
交互作用は文脈によって意味が異なるので意味合いを確認したほうが良い
どうやら「交互作用」と言ったときに、何を指すかは、人それぞれのようだ。 交互作用という言葉の帰納的解釈 ウェブサイトを漁ってみて、以下の暫定的な結論にたどり着いた。 大きくわければ、交互作用は2つの意味で使われている。 効果修飾の意味で使っ... -
スプライン曲線
EZR で B スプライン曲線を描く方法
曲線のあてはめの一つ、B スプライン曲線を描く方法。 EZR のメニューを借りて実施する。 B スプライン曲線を描く方法の概要 概要は以下の通り。 EZRの標準メニューからモデルのあてはめでbs()関数を使ってモデルを求める。 モデルを当てはめたXとYを使っ...
