確率分布
- 確率変数と確率分布
- 離散型確率分布 \(P(X=k)\)
二項分布とベルヌーイ分布
ポアソン分布
超幾何分布 - 連続型確率分布 \(P(X=x)\)
一様分布
正規分布
指数分布
ガンマ分布 - 標本分布（統計量の確率分布）
ｶｲ二乗分布
t分布
F分布
比率の検定
- 比率の検定（10人中k人が転倒した地域）
- 比率の差の検定（リハビリ回数の満足度調査）
- 二標本の比率の検定
Fisherの正確検定（重症度別の治療効果）
ｶｲ二乗検定 （筋力トレーニングと歩行改善の関連性）
平均値の検定
- 母平均の区間推定
母分散が既知の場合（正規分布を使用） （ある地域の回復期病棟入棟時FIM得点調査）
母分散が未知の場合（t分布を使用） （痙直型両麻痺児の起き上がり時間） - t検定
対応あり（入院前後の歩行距離の差）
対応なし（母分散が未知で等しい場合)（病院間のFIM利得の差）
対応なし（母分散が未知で等しくない場合）
分散分析
- 一元配置分散分析（バランストレーニングの効果は年齢別で異なるか？）
- 二元配置分散分析（繰り返し測定なし）（３時点での運動機能に差はあるか？）
- 二元配置分散分析（繰り返し測定あり）（年齢要因と治療要因で可動域に差はあるか？）
- 級内相関係数 ICC（このサイトでは分散分析の項目に入れておきます）
- ICC(1, 1), ICC(1, k)（一人の評価者が3回検査したときの信頼性評価）
- ICC(2, 1), ICC(2, k)（不特定の評価者3名が検査したときの信頼性評価）
- ICC(3, 1), ICC(3, k)（特定の評価者3名が検査したときの信頼性評価）
- 反復測定分散分析（実施前、3週後、6週後の3時点でのFIM得点差）
回帰分析
- 単回帰分析（理学療法の単位数からFIM得点差を予測する）
- 重回帰分析（理学療法の単位数とベースラインの評価からFIM得点差を予測する）
- 共分散分析（歩行練習Aと歩行練習Bを受けた20名の歩行時間の短縮時間）
- ロジスティック回帰（満足と回答する割合と1週間のリハビリ単位数の関係）
混合効果モデル
P-Chi
随時投稿していきます。
質問・感想・要望はここにお願いします。