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...
Rでデータ解析と可視化
Rでデータ解析と可視化
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・...
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...
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...
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。 ...
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...
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...
Rでデータ解析と可視化Rでアップセット図（UpSet図） ーUpSetR, 集合の関係性を示す, サンプル数が多い場合におススメー
今回は、アップセット図（UpSet図）についてRのコード例を紹介したいと思います。 アップセット図（UpSet図）とは？ ベン図とは違うアプローチで、集合の関係性を視覚的に示す図です。 RのUpSe...
Rでデータ解析と可視化Rでベン図 ーggVennDiagram, venn, 最大7サンプル表示可能にー
ベン図は、集合論や統計学で広く使用され、重なりや包含関係を視覚的に理解するのに役立ちます。 異なるグループの要素の交わりや固有の特性を把握し、データの関連性を把握するのにとても便利です。 ■目次 1. ベン図とは 2. ベン図用ダミ...