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...
お知らせ
Rでプレゼンテーション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
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。 上記の記事の一元配置分散分析では、3群間で1つの変数を比較しました。 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...
Rでプレゼンテーション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でプレゼンテーション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, Welch ANOVA+Games-Howell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。 先日は、正規分布・等分散性ありの3群の検定として、分散分析（ANOVA）を...
Rでプレゼンテーション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。 二つのグループを比較する方法とそのRのコードについて、以前紹介させていただきました。 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...
Rでプレゼンテーション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でプレゼンテーション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でプレゼンテーション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でプレゼンテーションRで欠損値の処理 ーna.omit, is.na, na.rm, 欠損値含むダミーデータ作成ー
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」があることがあります。 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可能性があります。 この記事では、Rでの欠損値の処理方法について解説します。 ■目次 ...
RでプレゼンテーションRでメタアナリシス ー統合的なデータ解析, meta, metafor, 臨床試験などー
メタアナリシスは、複数の関連研究からデータを統合し、効果量を定量的に評価する統計手法です。 臨床試験でよく使用されますが、例えば特定治療法の効果を各試験ごとに検討し、結果を統合することで治療法の総合的な効果を把握します。 ひとつの試験か...