お知らせ 第9回熊本テックプラングランプリ参加のお知らせ
この度、崇城大学 平大輔教授が、次世代ベンチャーコンテスト「第9回熊本テックプラングランプリ」のファイナリストに選出されました。2024年7月20日（土）に最終選考プレゼンを行います。テーマ名：共生菌の利用による植物病害防除チーム名：Sym...
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お知らせ 
Rでデータ解析と可視化 Rで3群以上の比較 ー二元配置分散分析(two-way ANOVA), 主効果,交互作用ー
2つの独立した変数をもつ場合の3群以上の比較では、二元配置分散分析を用います。同時に、その2つの独立変数における交互作用も評価します。3群以上の比較で、分散分析の一元配置分散分析（one-way ANOVA）を紹介しました。上記の記事の一元...
Rでデータ解析と可視化 Rで3群以上の検定（ノンパラメトリック検定）ーKruskal-Wallis検定, Dunn検定, Bonfferoni, Holmー
3群以上の平均比較で、ノンパラメトリック検定を行います。ノンパラメトリック検定とは、データが特定の分布（例えば正規分布）に従うという仮定を必要としない統計的手法をいいます。データの順位や順序などに基づいて計算され、中央値の比較を行っています...
Rでデータ解析と可視化 Rで3群以上の検定（パラメトリック検定）② ー分散分析(ANOVA) + Dunnett法, Welch ANOVA + Games-Howell法ー
今回は、・コントロールがある3群の検定（正規分布・等分散性有り）・3群のデータが正規分布だが等分散性のない場合の検定について紹介したいと思います。正規分布を前提とする、パラメトリック検定になります。先日は、正規分布・等分散性ありの3群の検定...
Rでデータ解析と可視化 Rで3群以上の検定（パラメトリック検定）①ー分散分析(ANOVA)、多重比較(Tukey)、有意差表示付き箱ひげ図ー
統計的検定は、グループ間の違いを明らかにするための重要なツールです。今回は、3つ以上のグループを比較する方法について紹介します。例えば、A先生が、1組2組3組で数学の講義を行ったとします。理解度が異なるのか？などを成績から分析してみます。 ...
Rでデータ解析と可視化 Rでデータの結合② ー列の結合, cbind関数, merge関数ー
データの解析において、複数のデータソースから情報を統合することは重要です。この記事では、Rを使用してデータの結合（列の結合）を行う方法について紹介します。データの結合は、データ解析において欠かせないステップです。今回は、列の結合（横の結合）...
Rでデータ解析と可視化 Rでデータの結合① ー行の結合, rbind関数, bind_rows関数ー
データの結合は、データ解析において非常に重要な操作の一つです。複数のデータソースから情報を統合することで、より包括的な分析が可能になります。この記事では、Rを使用してデータの結合（行の結合）を行う方法について紹介します。データの結合は、デー...
Rでデータ解析と可視化 Rでデータの選択 ーsubset関数, filter関数などー
Rを用いてデータの選択を行う方法について紹介します。irisデータセットを例に挙げ、列や行を指定してデータを選択する方法や、特定の条件を満たすデータを選択する方法について解説します。
Rでデータ解析と可視化 Rで欠損処理① ーna.omit, is.na, na.rm, 欠損値含むダミーデータ作成、リストワイズ除去法、平均値代入法ー
データ解析を行うデータを確認すると、データの抜け、いわゆる「欠損値」を含むことがあります。データに欠損値があると、データの解析やモデリングが適切に行えないことも多く、データの前処理が必要になります。この記事では、Rでの欠損値の処理方法につい...
Rでデータ解析と可視化 Rでメタアナリシス① ー効果量, リスク比, 効果モデルの選択, metaforー
メタアナリシスは、論文などで報告された同じテーマに関する複数の研究結果を統合する統計学的手法です。重要なデータを多く組み合わせて議論することから、質の高いエビデンスレベルであるとされています。臨床試験（治療の有効性や安全性など）結果、例えば...