分散分析

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

ICC(3, 1), ICC(3, k)では、特定の評価者が検査をした場合の誤差について検証します（評価者を固定）。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。

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。

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