EZRで回帰直線のグラフに95%信頼区間を付ける方法

積極的に同等であることを証明していく同等性の検定。 サンプルサイズ計算はどのようにすればよいか？

SPSSでマンホイットニーのU検定を実施するにはどうすればよいか？

指数関数的に上昇するデータを共変量調整の回帰分析したい場合どのようにすればよいか？ ガンマ分布の一般化線形モデルを使えばできる。

ANOVAには３つの種類がある。 Type I, II, IIIの３つ。 どんな時にどれを使えばよいか？

複数の研究を統合するメタアナリシス。 固定効果モデルと変量効果モデルが存在する。 統合する際の重みが異なるのが一番の違い。 どんな重み計算をしているのか？

逆確率重み付けとは、傾向スコアの逆数を用いて、人数があまり多くない層を厚くする方法で、処方の有無の背景をそろえる方法である。 重回帰で用いる方法。

傾向スコアマッチングのキャリパーはどのくらいが正解か？ ネット上にある情報をまとめてみた。

EZR の ROC 曲線グラフのX軸を 1 - 特異度にする方法。

生存時間解析に登場する群間比較検定のログランク検定。 いったいどんな計算をしているのか？ わかりやすく解説。

線形混合モデルをSPSSで実行する方法の解説。 反復測定データで、欠損値があってもできる限りデータを使用できる点で、反復測定分散分析よりも適切な方法だ。

EZR で線形混合モデルの解析方法 反復測定分散分析との違い

ブートストラップとは、小さいサンプルを復元抽出で何度もサンプリングして、疑似的に何度も試行したことにして、その結果から推定値の直接的な95％の範囲を求めたりする方法。 ブートストラップを使ったロジスティック回帰分析の方法をご紹介。

共分散分析を使えば、2つの回帰直線の傾きや切片が異なるかどうか検討できる。 直接的な傾きの差の検定や切片の差の検定ではないが、同様な結果が簡単に得られるので、共分散分析でよいと思っている。

反復測定分散分析を SPSS で行う方法 EZR の方法と結果を踏まえて解説

線形回帰の種類をわかりやすく解説。

ロジスティック回帰の回帰診断の一つにROC曲線を活用する方法がある。 ロジスティック回帰モデルを多変量で行えば多変量ROC曲線となる。 モデルごとに算出されるROC曲線を比較するにはどのようにすればよいか？

平均値の折れ線グラフとは、経時的な測定によって得た測定値の平均値を線で結んだグラフを指している。 SPSS で書く方法の解説。

欠測値があった場合、対処する方法がいくつかある。 そのうちの一つが多重代入法である。 多重代入法で作成すべき欠測値補完データの数はいくつがよいのか？

SPSS で適合検定を行う方法

カイ２乗検定で３つ以上のカテゴリがある場合、カテゴリ同士の比較はどうやればよいか？ その場合は、３群以上の割合の比較と考えればよい。 例えば、SPSSで３群以上の割合を比較するには、ｚ検定を使って繰り返し検定し、Bonferroni調整を行う。 実際どのよ…

傾向スコアマッチングは、ある因子についてランダム化していなかった観察研究データにおいて、そのある因子以外は同様にした２つのグループをマッチングで作成する方法である。 目的変数が連続量の場合でも利用可能だろうか？