分散分析

経時データの解析(混合効果モデル、反復測定分散分析)

リハビリテーション統計学で利用頻度の高い手法です。サンプルは20名の脳卒中患者に理学療法を6週間実施して、実施前(ベースライン)、3週後、6週後のFIM得点を記録したデータです。有意水準は5%とします。
2群の比較

クロスオーバー試験(混合効果モデル)

Rを使用して 「折笠秀樹. クロスオーバー試験の計画および解析. 薬理と治療, 2016, 44.9: 1261-1276.」の結果を導き出します。リハビリテーション統計学にも必須の手法となります。
分散分析

共分散分析, ANCOVA, アンコバ

リハビリテーション統計学で最もよく使用されるべき解析方法です。単純に2群の検定だけではなく、共変量で調整した解析により解釈することが大切です。
比率

Fisherの正確確率検定

新たなトレーニング方法(Z法)が開発されました・・・果たしてこのトレーニングは運動障害が重度群と軽度群で効果に差があるのか?リハビリテーション統計学に頻出する検定です!
回帰分析

回帰分析 (パッケージ pequad)

パッケージ pequod の lmres 関数で重回帰分析
備忘録

Rで作る分割表(クロス表)

リハビリテーション統計学でも頻繁に使用する分割表。Rを使用して表の操作や検定を実行します。
2群の比較

ウィルコクソンの順位和検定、マン・ホイットニーのU検定

リハビリテーション統計学で利用頻度の高い検定です。ウィルコクソンの順位和検定(Wilcoxon rank-sum test)、またはマン・ホイットニーU検定(Mann-Whitney U test)は、2つの独立したサンプルが同じ母集団から得られたものかどうかを検定するためのノンパラメトリック検定です。データが正規分布に従わない場合や、サンプルサイズが小さい場合に有用です。
分散分析

一元配置分散分析

リハビリテーション統計学で利用頻度の高い分散分析の基礎となります。歩行が自立している高齢者のバランストレーニングの効果を確認するために、床反力計を使用して足圧中心(COP)の総軌跡長を30秒間評価した。年齢別に差があるか有意水準5%で検定してみましょう。
比率

F分布

血圧測定した結果、A群50名の分散10mmHg, B群30名の分散5mmHgであった。A群とB群の母分散は等しいと言えるか?F分布はリハビリテーション統計学の検定で頻出する確率分布です。
分散分析

二元配置分散分析(繰り返し測定なし)

リハビリテーション統計学で利用頻度の高い分析方法です。乱塊法(Random Block method)に従い、理学療法を1週間受けている患者1名、2週間受けけている患者1名、3週間受けている患者1名を5施設からそれぞれランダムに抽出し(n=15)、TUG(time up & go test)を測定して各期間の差を検証した
分散分析

二元配置分散分析(繰り返し測定あり)

リハビリテーション統計学では利用頻度の高い解析です。自主的に毎日体操しているA群、運動指導を受けているB群、運動指導を受けてかつ毎日自主的に体操しているAB群の肩関節屈曲可動域を計測します。肩関節屈曲可動域に年齢や運動により可動域の差はあるか、また年齢と運動の交互作用の効果について有意水準5%で検証します。
備忘録

Rの基本 : データセットの作り方

Rを使用した データセットの作り方を紹介しています。リハビリテーション統計学で利用頻度の高いテクニックです。
備忘録

縦のデータ (long data)、横のデータ (wide data)

縦のデータ~横のデータの変換。リハビリテーション統計学で覚えておいた方がよいテクニックです。
Rの関数

カイ二乗検定

リハビリテーション統計学で利用頻度の高い検定です。サンプルサイズが大きい分割表の検定に適用となります。
回帰分析

ロジスティック回帰(2)

リハビリテーション統計学で利用頻度の高い線形回帰モデルです。ロジスティック回帰 (1)の続きです。例題はロジスティック回帰 (1)と同じですが、データセットの構造が異なります。例題の内容や結果については色々とご意見があると思いますが、統計学の練習のためのサンプルですのでご了承ください。
回帰分析

ロジスティック回帰 (1)

リハビリテーション統計学で利用頻度の高い線形回帰モデルです。リハビリを受けている入院中の患者に対してリハビリに関する満足度調査を実施した。1週間に割り当てられた単位数をもとにランダムにインタビューした。「満足」と回答する割合と1週間のリハビリ単位数には関係があるのでしょうか?
Rの関数

正規性の検定

正規性の検定はリハビリテーション統計学に必要な手法になります。Kolmogorov-Smirnov 検定とShapiro-Wilk 検定をRで実行する方法を紹介します。
分散分析

級内相関係数, Case2, ICC(2, 1), ICC(2, k)

ICC(1, 1), ICC(1, k)では、一人の検査者が複数の患者に検査をした場合の誤差について検証しました. ICC(2, 1), ICC(2, k)では、数名の評価者が複数の患者に検査をした場合の誤差について検証します。リハビリテーション統計学では、信頼性の評価などに適用されます。
分散分析

級内相関係数, Case1, ICC(1, 1), ICC(1, k)

Rを使いながら級内相関係数,(ICC(1,1))を解説します。分散比の推定からICCの95%信頼区間まで求めます。リハビリテーション統計学では、信頼性の評価などに適用されます。
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