統計学入門−第5章
(a) 2つの変数が計量尺度の時 最も基本的であり、図5.5.2の左上の図のように普通の回帰直線を求め、その回帰係数の検定および推定を行います。 そして回帰直線の当てはまり具合を表す指標として寄与率を求めます。 (→5.1 相関係数と回帰直線 (2)回帰分析) (b) 説明変数が順序尺度で目的変数が計量尺度の時 この場合は順序尺度のデータを適当に計量尺度化し、それを用いて回帰分析を行います。 説明変数は確率変数ではないため、目的変数との関係が直線的であり、かつ実質科学的に妥当なものであればどのように計量尺度化してもかまいません。 (→5.1 相関係数と回帰直線 (2)回帰分析) (c) 説明変数が計量尺度または順序尺度で目的変数が順序尺度の時 この場合は順序尺度を適当に計量尺度化して回帰分析を適用するか、それとも順序ロジスティック回帰分析を適用します。 順序ロジスティック回帰分析については
統計学入門−第9章
感度： (95％信頼区間：0.55-0.997) 特異度： (95％信頼区間：0.60-0.98) 正診率： (95％信頼区間：0.69-0.97) 陽性尤度比： (95％信頼区間：1.83-24.93) 陰性尤度比： (95％信頼区間：0.02-0.75) 陽性予測値： (95％信頼区間：0.55-0.94) 陰性予測値： (95％信頼区間：0.67-0.99) ※正診率と陽性予測値・陰性予測値は表9.2.2のデータが動脈硬化症の一般的な有病率を反映していると仮定して計算した値 陽性尤度比は疾患群の検査結果が陽性になる確率つまり真陽性確率(感度)と、正常群の検査結果が陽性になる確率つまり偽陽性確率(1−特異度)の比です。 陰性尤度比は疾患群の検査結果が陰性になる確率つまり偽陰性確率(1−感度)と、正常群の検査結果が陰性になる確率つまり真陰性確率(特異度)の比です。 感度と特異度が大きいと
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