グラフ

罹患の有無を判定するために、あるテストの感度と特異度を調べます。感度と特異度からROC曲線を描きます。またROC曲線よりカットオフ値を求めます。

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リハビリテーション統計学の作図に便利なggplot2を使用してエラーバー（標準誤差、95％信頼区間、標準偏差）付きのグラフを作図します。

2群を比較する場合のグラフを描きます。ここでは標準偏差（SD）をグラフに挿入します。リハビリテーション統計学ではデータの可視化は必須です。

グラフの軸を消したり、メモリを書き換えたり、線を引いたりします。

正規分布のグラフを重ねてみます。par(new=T)で上書きして、dev.off()で消去です。リハビリテーション統計学では、データの可視化は必須です。

polygon関数を使用して正規分布のp値に色を塗ります。リハビリテーション統計学ではデータの可視化が必須です。

Rで3Dのグラフを作成して、マウスで動かします。変数同士の関連性を確認するときに便利です。リハビリテーション統計学にはデータの可視化が必須です。

リハビリテーション統計学ではデータの可視化が必須となります。Rのパッケージ ggplot2 を使用して作図します。二元配置分散分析のグラフの描き方を紹介します。

ヒストグラムと箱ひげ図と散布図を同時に描く方法、リハビリテーション統計学でもデータ把握に必要です

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単回帰分析をもとに、回帰直線の描き方や交互作用を解説しています

イベントが発生するまでの時間に興味がある場合に利用します。リハビリテーション研究ではあまり使用されていませんが、カプランマイヤー曲線の基本部分を説明します。

リハビリテーション統計学の結果にも利用されるストリップチャートの横にエラーバーを挿入します。

リハビリテーション統計学に必要な作図。対応のある２群のデータ。それぞれのデータを線で結んだグラフを描く。

リハビリテーション統計学にデータの可視化は必須です。脳卒中片麻痺患者Aさんの血圧測定結果を考えてみます。Aさんは高血圧の既往があります。でも皆さんご存じのとおり、個人内変動があります。1週間（月曜日～土曜日）PT前後に血圧を測定した場合の結果です。日常的な臨床記録で見かける１週間で蓄積したデータを統計学的に考えてみます。