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多変量解析の落とし穴に関するdr_kentaのブックマーク (1)

  • 多変量解析の落とし穴 ~ランダム関数を用いたシミュレーション~ | EARLの医学ノート

    ■特定の変数が生存・死亡といったアウトカムとどれくらい関連があるかを調べる研究は多い.その際,生存群と死亡群で各変数を有意差検定していく方法がある(単変量解析).しかし,アウトカムは複数の変数の影響を受ける場合が多々ある.複数の変数がどのようにアウトカムに影響するかを見出すためには,より巧妙な統計学的方法がデータ解析に必要となる.2つまたはそれ以上の独立変数を持つ回帰モデルを適合させる方法は,重回帰(multiple regression)と呼ばれ(多変量解析とも言う),いくつかの種類がある.学会や論文で多変量解析と聞くと何かすごそうで非常に正確な統計解析手技に感じるかもしれない. ■生存,死亡という2つのアウトカムが存在する場合,これに関連する独立因子となる変数を検出するための重回帰はロジスティック回帰解析(logistic regression)である.今回,以下のシュミレーションを行

    多変量解析の落とし穴 ~ランダム関数を用いたシミュレーション~ | EARLの医学ノート
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