対応のある t 検定は、前後比較をするデザインの時に用いる。 対応のある t 検定のサンプルサイズ、サンプル数はどのくらいであればよいか？

t 検定のサンプル数計算の方法

カプランマイヤー曲線の書き方 R と EZR の方法。

統計ソフトRのグラフ上に数値を表示させたり、軸の目盛間隔や軸ラベルを変更する方法を紹介。

正規確率プロット QQプロット は、正規分布をしているかどうか、目視で確認するための方法。

実験群とコントロール群、リスク因子あり群となし群、介入群と非介入群、など二群比較 を R で実行する方法。

いままでの方法と比べて、格段にいいとか、際立っていいとか、じゃなくてもいい場合がある。 ダメじゃなければいい。 劣っていなければいい。 劣っていなければいいという検定方法が、非劣性（ひれっせい）検定だ。 じゃ、どういうときが劣っていないって言…

メタアナリシスをしたい場合、統合する点推定値と標準誤差が必要になる。 曝露有り無しと疾患ありなしが生データとして入手できる場合は問題ないが、多変量調整のあとの点推定値と95%信頼区間しかない場合は多い。 点推定値＋95%信頼区間しか手に入らない場…

Begg検定、Egger検定、Macaskill検定という出版バイアスの検定方法の解説。

ファンネルプロットとは何か？ 出版バイアスとは何か？ フォレストプロットとの違いは何か？

メタアナリシスのフォレストプロットの書き方の解説 R の metafor パッケージを使う方法

オッズ比を制限付き最尤推定量 REML で統合する方法の解説。 R で実行する。

各研究で無視できない異質性がある場合でも、適切にメタアナリシスできる方法の解説。

オッズ比をマンテル・ヘンツェル（Mantel-Haenszel）の方法で統合する方法の解説。 マンテル・ヘンツェル法は、２ｘ２の分割表を統合する方法で、層別解析の方法。 メタアナリシスに応用する方法。

メタアナリシスのためにオッズ比を統合したい場合で、それぞれの研究のサンプルサイズが大きい場合、オッズ比の対数が漸近的に正規近似できる。 個々の研究のサンプルサイズが大きい場合は、漸近分散法を使う。

メタアナリシスは、いくつかの研究で算出された数値を、適切に統合する方法。 一つ一つの研究では、検出力が不足していたものが、統合することで検出力を増し、統計学的に判断がつくようになる。 メタアナリシスの結果は、エビデンスレベルが高いと評価され…

逆ガンマ分布はどんな分布で、いつ使うのか？ 逆ガンマ分布は、ベイズ統計学で、共役事前分布として登場する。

ガンマ分布とはどんな分布か簡単に解説。

ベータ分布は、ベイズ統計学で二項分布の共役事前分布（きょうやくじぜんぶんぷ）として登場する分布。

二項分布のグラフを書いてみた

t分布とは何か？t検定とどう関係するのか？

正規分布表って、どうやって見たらいいんだろうと、悩んでいるあなた。 そもそも何を意味しているのか、どんなときに使うのかさっぱりわからない、というあなた。 そんなあなたを助ける、正規分布表の見方。 よくある課題での使い方も公開。

平均70点、標準偏差15点のテストの場合、90点以上の学生は上位何パーセントに当たるか？ という問題に使うパーセンタイル percentile とクォンタイル quantile。 それぞれ百分位数と分位数ともいわれる。

正規分布を R で書く方法の解説

ポアソン分布の書き方を解説 R を使う

重回帰分析で、変数選択において、考慮しないといけないのが、多重共線性。 多重共線性のチェックは統計ソフトRでどうやるのか？

負の二項回帰モデルを R で行う方法

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。

対応分析（コレスポンデンス分析）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。

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。