「回帰分析」という解析手法を知っていますか？ 「回帰分析」という名前を聞くと何となく「難しそう」と思ってしまいますが、実は簡単なんです！ 回帰分析がどれぐらい簡単かというと、中学校で学んだ「y=ax+b」が分かれば、理解できます！ ということで、この記事では回帰分析について例題を用いながらわかりやすく簡単に解説します！ 具体的には 回帰分析とは何をやっているの？ 回帰分析で出てくる回帰係数とは？ 回帰係数のP値や有意の意味とは？ といったことをお伝えしますね。
回帰分析とは？p値や回帰係数の意味も例題で簡単にわかりやすく！ | いちばんやさしい、医療統計
「回帰分析」という解析手法を知っていますか？ 「回帰分析」という名前を聞くと何となく「難しそう」と思ってしまいますが、実は簡単なんです！ 回帰分析がどれぐらい簡単かというと、中学校で学んだ「y=ax+b」が分かれば、理解できます！ ということで、この記事では回帰分析について例題を用いながらわかりやすく簡単に解説します！ 具体的には 回帰分析とは何をやっているの？ 回帰分析で出てくる回帰係数とは？ 回帰係数のP値や有意の意味とは？ といったことをお伝えしますね。
ステップワイズ法とは？意味や強制投入法との違いなどをわかりやすく解説！｜いちばんやさしい、医療統計
重回帰分析やロジスティック回帰分析などの多変量解析での説明変数を選ぶ際に、よく”ステップワイズ法”という方法が使われています。 しかし 「ステップワイズ法ってどんな方法？」 「ステップワイズ法って良いの？」 などといった疑問を持っている方も多いはずです。 最近は「ステップワイズ法は使わないほうがいい」という批判もみられるようになってきました。 実際のところはどうなのでしょうか？ 本記事ではステップワイズ法とはどういう方法なのか、どんなメリットがあるのか、なぜ批判されるのか、解説していきたいと思います。 初心者の方でも大丈夫なように、なるべく分かりやすく解説していきますね！ ステップワイズ法（変数増減法）とはどんな方法？強制投入法との違いは？ ステップワイズ法（変数増減法）とは？ ステップワイズ法とは投入した説明変数の中で、目的変数と関係する変数を”自動で”選んでくれる方法です。 ちなみに変
多変量解析の説明変数は何個が適切？変数の正しい選び方とは？｜いちばんやさしい、医療統計
多変量解析での説明変数は何個が適切なの？多いとどうなる？ 多変量解析（重回帰分析・ロジスティック回帰分析・Cox比例ハザードモデル）での説明変数の適切な数 大阪市立大学大学院の教授で統計の専門家である新谷歩先生は、説明変数の目安として以下の数を推奨しています。 重回帰分析(目的変数が連続変数の場合：共分散分析) →n数を15で割った数まで ロジスティック回帰分析(目的変数が2値のカテゴリカルデータの場合) →アウトカムのうち少ない方のn数を10で割った数まで Cox比例ハザードモデル（Cox回帰） →イベントありのn数を10で割った数まで この目安は非常に分かりやすく、ひとまずこの基準に従っておけば問題ありません。 ここで、”目安”と表現したのには理由があります。 実は説明変数の数に絶対の答えはなく、統計家の中でもしばしば意見が分かれるからです。 ただ確実に言えることが一つあります。 それ
95%信頼区間とは？有意差との関連や1.96の意味と計算式まで | いちばんやさしい、医療統計
95%信頼区間ってよく目にするけど、一言でいうと何・・・？ 95%信頼区間はどうやって解釈すればいい・・・？ 95%信頼区間はどんな時に活躍するの・・・？ 95%信頼区間と有意差の関係は・・・？ 統計を勉強すると必ず出てくる95%信頼区間。 でもいまいちその意味がわからない。。 95％信頼区間では1.96という数字もよく見るけど、なぜ1.96なのかがわからない。 そんな95％信頼区間について、計算式や1.96の意味、そして有意差との関係まで解説します！ 95%信頼区間とは？平均値と標準偏差の重要性 連続量のデータを集計する時、あなたは何を要約統計量として計算しますか？ おそらく一番最初に頭に浮かぶのは「平均値」ですよね。 で、その次が「標準偏差（もしくは分散）」ではないでしょうか。 その思い浮かべ方、正解です！ 私も真っ先に平均値と標準偏差を計算します。 この２つはそれほど重要な指標ってこ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
