Rでデータ解析と可視化 Rでメタアナリシス③ ーサブグループ解析, メタ回帰ー
メタアナリシスは、複数の研究結果を統合し、より高いエビデンスレベルの結論を導き出すものです。これまで、Rを用いて、dat.laopaiboon2015データセットに含まれる下気道感染症に対する薬剤投与に関する複数の臨床結果について、メタアナ...
R
Rでデータ解析と可視化 
Rでデータ解析と可視化 Rで機械学習②：ランダムフォレスト
「この顧客は、キャンペーンに反応してくれる可能性が高いか？」「どの特徴を持つ製品が、高い評価を得やすいか？」前回は、機械学習の代表的な手法として、判断のプロセスが分かりやすい決定木について紹介しました。決定木は、データを分類するためのルール...
Rでデータ解析と可視化 Rで機械学習①：決定木
「この患者さんは、病気を発症するリスクが高いか？」「どういった特徴を持つ人が保険を解約するか？」私たちの周りには、物事を分類したり、将来を予測したり、といった場面がたくさんあります。これまでの記事では、数値（例：住宅価格）を予測する重回帰分...
Rでデータ解析と可視化 Rで共分散構造分析（構造方程式モデリング: SEM）ーアンケートデータの構造を可視化ー
前回の記事では、アンケートなどの質問項目の背後にある性格特性（潜在因子）を明らかにするための方法として、因子分析（Factor Analysis）をRで実行する手順を、コード付きで紹介しました。因子分析は、複数の観測変数を少数の潜在因子で説...
Rでデータ解析と可視化 Rで因子分析 ーアンケート構造の解釈, psych, corrplotー
日常のアンケートや心理テストでは、私たちはたくさんの質問に答えることがあります。こうした多くの質問の背後には、回答の傾向に影響を与える共通の性格や思考パターンのような見えない要因が潜んでいることがあります。このような観測できない因子をデータ...
Rでデータ解析と可視化 Rでロジスティック回帰モデル② -正則化（LASSO・Ridge回帰）で過学習を防ぐ-
ロジスティック回帰は、二値分類問題（例：疾病リスク予測、顧客解約予測）に広く用いられています。先日、Rでのロジスティック回帰分析について解説しました。ステップワイズ法は、AICなどで変数を追加・削除しながら最適なモデルを選択する方法です。こ...
Rでデータ解析と可視化 Rでロジスティック回帰モデル① ー二値の予測・分類、ステップワイズ法、ROC曲線－
今回は、Rでのロジスティック回帰モデルについて解説します。ロジスティック回帰は、目的変数が0か１かの予測・分類するのに役立つ統計手法です。例えば、ある事象が「起こる」か「起こらない」かの"二値"の目的変数を説明変数を用いて予測する、など。💡...
Rでデータ解析と可視化 Rでノモグラム 予測モデルの可視化と解釈（生存時間解析など）
ノモグラムは、医療分野で患者の生存率予測や疾患リスク評価に広く活用されている視覚的な予測ツールです。本記事では、コックス回帰を用いたノモグラムの作成手順を解説し、実際のデータを使って1年・2年後の生存率を予測する方法を紹介します。■目次1....
Rでデータ解析と可視化 Web上でRStudioを使おう！ーPosit Cloud, データの取り込みと出力ー
RStudioの使用環境「Posit Cloud」のご紹介です。いつものパソコン以外でRStudio使いたいけど、クラウド上でやれないかな。。いろいろなツールで統計解析をやってるけど、この部分が対応できない。。Rでできそう！だけど、インスト...
Rでデータ解析と可視化 Rでメタアナリシス② ー出版バイアスの評価：ファンネルプロット, Egger’sテスト, Begg’sテストー
メタアナリシスは、論文などでの同じテーマの研究報告を複数統合する統計学的手法です。複数の研究での議論を行うため、エビデンスレベルも高いとされており、医学研究において重要な役割を担っており、多くのメタアナリシスの研究論文が報告されています。先...