教科書的には何を計算するかは決まっているが、論文にどの数値を掲載するかは決まっていない。 そういうときは、実例をもとに、まねするのが良いが、最低限の目安を示す。

重回帰分析（以下、線形回帰も同義）には当てはまりの良さの指標としていくつかあるが、それらの違いと使い分けはどうしたらよいのか？

重回帰分析の評価指標の一つ、決定係数が小さいときに、どう考えたらよいか どのくらいの数値であったら、大丈夫なのだろうか

標準化偏回帰係数（ひょうじゅんかへんかいきけいすう）とは何か？ 一言で言えば、単位が異なる説明変数の、目的変数に対する影響力を比較したいときに、便利な数値と言える 順を追って、式なしでイメージだけでわかりやすく解説

SPSS で重回帰分析をしたい場合、どのようにすればよいか やりたいこと別にまとめてみた

以前に、重回帰分析の目的変数は正規分布している必要はないとのブログ記事を書いた しかし、本当にそうなのだろうか？ 自信がなくなってきたので、調べてみた

G*Power は、サンプルサイズや検出力を計算するソフトウェアである 重回帰分析のサンプルサイズや検出力を計算する方法の紹介

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

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？

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回…

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。

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？ ＞＞もう統計で悩むのを終わりにしませんか？ ↑1万人以上…

重回帰モデルの評価指標の決定係数と分散分析の検定はどのように使い分ければよいのか？

直交対比とは何か？

EZRで ggplot2 を使って95%信頼区間と回帰式付き回帰直線を描く方法。 EZRで回帰直線に95%信頼区間を描きたい場合どうするか？ ggplot2 を使うと簡単・きれいに描ける。

EZRで回帰直線のグラフに95%信頼区間を付ける方法

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。

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。

線形回帰の種類をわかりやすく解説。

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？

回帰分析をする際に、説明変数や目的変数が正規分布をしていないことで悩んでいる人は多い。 悩むところはそこじゃない。 重回帰分析では、残差が正規分布している必要がある。

分散分析と回帰分析とｔ検定は同じものである。

重回帰分析を、R を使って行列で計算してみる。

二つのデータセットがあって、二つの回帰直線が描けたとき、そのあとどうすればいいか？ そのあとは、傾きが同じと言えるか？さらには切片が同じと言えるか？と進んでいく。 二つの回帰直線の差を検定してみる。 ＞＞もう統計で悩むのを終わりにしませんか？…

R の ISLR パッケージの Auto データセットを使った分析例。

回帰分析と相関分析はどう違うか？ 両方とも2つのデータの関係性を見ているわけで、とても似ている。回帰分析と相関分析の違いについて、まとめてみる。

R で重回帰分析を行った際の変数選択の方法の解説。

回帰分析で正規分布していない目的変数の場合はどうすればよいか？ 残差も正規分布していない場合はどうしたらよいか？ ＞＞もう統計で悩むのを終わりにしませんか？ ↑1万人以上の医療従事者が購読中