医療統計と疫学– category –

多重共線性（multi-collinearity）を評価するための指標として、tolerance（トレランス）やVariance Inflation Factor（VIF）を使うことがあります。みなさんも、多変量解析を行なった際「VIFが高い場合にその変数をmodelから除きなさい」と教えてもらった...

因果推論におけるregression modelの作るには、どのような変数をmodelに入れ、どのような因子をmodelから外さなければならないのかを、知る必要があります。今回は、それぞれ入れるべき変数、外すべき変数について解説していきます。 因果推論ですので、X1...

これまでは、”simple linear regression”と称して、説明変数Xは一つだけ（X1）の場合を考えてきました。今回は、説明変数をもう一つ（X2）を加えます。目標は 1. X2を加えたmodelを解釈できる。 2. X2をmodelに加えることで、係数（β1）やそのvarianceがど...

前回は、医師（MD）が使う統計ソフトと称しまして、codingが必要なソフトとそうでないソフトに大別し、それぞれのメリットとデメリットについて述べました。今回は、特にcodingが必要な統計ソフトについて、より詳しい比較をしていきたいと思います。 デー...

データをある程度自分で解析するためには、統計ソフトが必要になります。でも、どのソフトを使えば良いのか悩みますよね。今回のシリーズでは、医師（MD）が研究・データ解析を行う際に候補となる統計ソフトについて、日本、そしてハーバード公衆衛生大学...

前回は、linear regressionのβの求め方やその検定方法について解説しました。直線のslopeである個々の係数βが知りたい値であり、それぞれのβが有意か否か検定（test）するんでしたね。 しかし、linear regressionにはもう一つのアプローチ方法があります。...

Linear regressionの基礎、読んでいただけたでしょうか。そちらを読めば、modelの数式の意味が理解できたと思います。 今度は、どのように直線の切片や係数を求めるのか、そして、どのようにそれが有意かどうか判断するのか、その理論を解説していきます。...

これから何回かに分けて、回帰分析を解説していきます。回帰分析は、linear regression, logistic regression, Cox regression, Median regressionなど様々なregression modelを含みますが、基本中の基本であるlinear regressionを理解することがとても重...

臨床研究データを解析する際、混乱しやすい用語の中に、交絡（confounding）と交互作用（effect modification )があります。統計学的にはどちらも層化（stratification）により判断することがあり、両者を混同してしまうことが多いようです。とても重要な...

今回は、連続変数と連続変数の関係性を調べる方法の一つ、相関係数について解説いたします。 【連続変数と連続変数の関係性】 連続変数と連続変数の関係性を評価する方法としては、1) 散布図を描く、2) 相関係数（＋信頼区間、p-value）を求める、3) 線形...