Rでデータ解析と可視化 Rで重回帰モデルの変数選択 ーAIC, BIC, ステップワイズ法ー
目的変数と複数の説明変数があった場合、目的変数の予測に用いることができるのが重回帰分析です。重回帰分析を行う際、そのモデルに使用する変数を適切に選択することはとても重要です。今回使用するデータセットのBostonは、Housing Valu...
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で欠損処理② ーLittleのMCAR検定（mcar_test）、単一代入法（確定的回帰代入法, 確率的回帰代入法, mice）ー
アンケート調査や臨床試験、観察研究などで、欠損値があるデータはよく見られます。データを解析する前に、欠損値の適切な処理を行うことはとても重要です。そのために、データの欠損メカニズムを理解し、適した処理方法を選択していく必要があります。※参考...
Rでデータ解析と可視化 Rでサンプルサイズの計算 ②仮説検定
研究や調査を行う前に、適切なサンプルサイズを計算しておくことは、研究や調査の信頼性を確保し、効率よく実施するためにとても重要です。本記事では、サンプルサイズの計算のうち、仮説検定でのサンプルサイズ決定についてRのコード例と共に紹介したいと思...
Rでデータ解析と可視化 Rでサンプルサイズの計算 ①区間推定
実験や調査の計画段階で「どのくらいのサンプル数が必要か？」を悩んだことはありませんか？サンプルサイズを適切に設定することは、結果の信頼性を左右する重要なポイントです。この記事では、Rを使って簡単にサンプルサイズを計算する方法を紹介します。精...
Rでデータ解析と可視化 Rで生存時間解析②複数因子でも予測できる ーコックス比例ハザードモデル, coxph関数ー
今回は、生存時間解析として広く使用されるコックス比例ハザードモデルについて解説します。以前、生存時間解析として、カプラン・マイヤー曲線やログランク検定などの手法を紹介しました。■目次1. コックス比例ハザードモデルとは（カプラン・マイヤー曲...
Rでデータ解析と可視化 Reactive stat(ブラウザだけで使えるR)でカイ二乗検定をやってみました。
医療関連の研究において統計解析は重要です。医療だけでもいろいろな統計解析の手法が使われており、こちらのWebサイトでもRでの統計解析手法について紹介してきました。最近は、解析用のコードなどがあらかじめ準備されていて、データを入力するだけで、...
Rでデータ解析と可視化 Rでカイ二乗検定（適合度検定、独立性の検定、モザイクプロット）
カイ二乗検定とは、観察データが期待データとどの程度一致するかを評価する統計手法です。主に”カテゴリデータ（質的データ）”の分析に用いられます。■目次1. カイ二乗検定とは（適合度検定と独立性の検定）2. Rでの適合度検定の手順3. Rでの独...
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...