Stata Stataでロジスティック回帰分析
単変量解析が終わったら、多変量解析を行いましょう。
多変量解析のなかでもロジスティック回帰分析は臨床研究ではとても使いやすい分析方法です。条件は「従属変数が2値数であること」だけです。独立変数は名義変数でも、連続変数でも可能です。参...
Stata 
Stata Stataで図形を描く‐ヒストグラム、箱ひげ図-
データを図に視覚化することで、より集団の分布が把握しやすくなります。いろいろな図を作成しましょう。ここではヒストグラムと箱ひげ図を作成します。
※このページの見方※コマンドは・に続く部分です。黒文字➡コマンド（定型）、青文字➡連続変...
Stata Stata単変量解析②－χ2(カイ二乗)検定とFisherの正確検定
従属変数、独立変数が両方とも名義変数の場合、χ2検定を行います。χ2検定は独立の検定とも呼ばれます。χ2検定の基礎知識についてはこちら>>X2（カイ二乗）検定の基礎知識
検定方法の選択についてはこちら>&g...
Stata Stataで単変量解析①－t検定とMann-Whitney検定
従属変数が2値数、独立変数が連続変数の場合はt検定、Mann-Whitney検定を行っていきます。独立変数が正規分布に準ずる場合はt検定、正規分布を想定できない場合はMann-Whitney検定を用います。検定の選択についてはこちら>...
疫学統計の基礎 傾向スコア・マッチング propensity score matchingって何？
ランダム化比較試験が最もエビデンスレベルの高い研究ですが、臨床現場の状況、倫理的な面や費用などの面から行うことができない場合もあります。観察研究で患者背景をできるだけそろえることによって二つの治療方法の比較が行うことができないか、というこ...
SPSS SPSSでROC曲線を描く モデルの精度を評価する
ROC曲線(Receiver Operating Characteristic)とは何か？について前回お伝えしました。→ROC曲線って何？今回は実際にロジスティック回帰分析で作ったモデルの精度を評価してみましょう！ロジスティック回帰分析を...
疫学統計の基礎 ROC曲線って何？
ROC(Receiver Operating Characteristic) 曲線とは、一言でいうとアウトカムを予測するモデルを作ったとき、どの程度そのモデルが正確に予測しているか、推定値と観察値を比較したものです。詳しくみていきましょう...
SPSS SPSSで重回帰分析
単変量解析が終わったら、多変量解析を行いましょう。
重回帰分析は従属変数が連続変数である場合に用います。
従属変数がカテゴリー変数（2値数）である場合にはロジスティック回帰分析を行います。詳細はこちら>>SPSSで...
SPSS SPSSで単回帰分析（曲線回帰分析）
2つの変数、変数yを変数xで説明（予測）するというのが回帰式です。詳しくはこちら>>相関と回帰の基礎知識変数yは目的変数または従属変数、変数xは説明変数または独立変数と呼ばれます。直線的な関係がみられるときは直線回帰分析を行います。>>S...
SPSS SPSSで単回帰分析（直線回帰分析）
2つの変数、変数yを変数xで説明（予測）するというのが回帰式です。詳しくはこちら>>相関と回帰の基礎知識変数yは目的変数または従属変数、変数xは説明変数または独立変数と呼ばれます。実際にSPSSで回帰分析をやってみましょう。
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