比率 比率の検定(1標本問題:10人中\(k\)人が転倒した町) 「母比率の検定」と書くべきところですが、理解しやすいようにここでは「比率の検定」というタイトルにしました。検定の前に二項分布について復習しておきましょう。ここでは、僕が考えた例題「10人中6人が転倒経験のあるS町」について考えます。 2023.01.01 2024.09.03 比率
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。 2023.01.16 2024.09.03 分散分析
備忘録 Rにcsvファイルを読み込む Rで統計学を学習するときには(解析するときにも)、1つの作業につき1つのフォルダを作成します。デスクトップに”統計学習01″というフォルダを作成して、その中のファイルをRに読み込みます。 2023.01.01 2024.09.02 備忘録
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! 2023.01.01 2024.08.31 比率
備忘録 Rのパッケージについて Rのパッケージとは、世界中の研究者から無償で提供されている関数やデータセットをまとめたものです。デフォルトで最初からインストールされているパッケージもありますが、不足分はCRAN を通してダウンロードします。リハビリテーション統計学の基本となります。 2023.01.01 2024.08.14 備忘録
確率分布 母平均の区間推定(母分散が既知の場合) リハビリテーション統計学では頻出する推定になります。地域A内からランダムに30名の入棟時FIM得点を調べた結果、平均が76点であった。地域AのFIM得点の分散が20と仮定した場合の95%信頼区間を推定してみましょう。 2023.01.05 2024.05.13 確率分布
確率分布 母平均の区間推定(母分散が未知の場合) リハビリテーション統計学に必要な区間推定について解説します。地域Aに在住する5~7歳の痙直型両麻痺児(GMFCSレベルⅢ)7名の背臥位から割座までの起き上がり時間を測定。 2023.01.09 2024.05.13 確率分布
比率 比率の差の検定(リハビリ回数の満足度調査) 近年、医療の質を評価する指標として患者満足度調査を取り入れる病院が増加している。今満足と回答した患者の割合はA病院よりB病院が多いことを証明してください。 2023.01.01 2024.05.13 比率
2群の比較 ウェルチのt検定 リハビリテーション統計学に頻出する検定です。回復期病棟で3週間入院した脳卒中患者を対象とした。A病院の患者群をA群、B病院の患者群をB群としてFIM利得を比較した。両群の患者属性、入院時FIM、治療内容については傾向スコアにて調整した。 2023.01.15 2024.05.13 2群の比較
2群の比較 対応のないt検定(母分散が未知で等しい場合) リハビリテーション統計学で頻出する検定です。対応のないt検定(Welchの検定も含む)について解説しています。 2023.01.14 2024.05.13 2群の比較
2群の比較 対応のあるt検定 リハビリテーション統計学で使用頻度の高い検定です。COPDの男性患者10名を対象にして、入院時と入院2週間後に6分間歩行距離(m)を計測した。両時点での歩行距離に有意な差があるか検証してみましょう。 2023.01.12 2024.05.13 2群の比較
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。 2023.01.01 2024.04.07 比率確率分布
確率分布 カイ二乗 $(\chi^2)$ 分布 リハビリテーション統計学で頻出する確率分布です。ガンマ分布の確率密度関数からカイ二乗分布は描けます。カイ二乗分布の性質も紹介。 2023.01.01 2024.04.02 確率分布
確率分布 二項分布とベルヌーイ分布 リハビリテーション統計学に必須の確率分布です。地域Aの「週に1回以上の頻度で運動する人の割合」を50%とします. この地域からお互いに全く関係のない3名(Aさん、Bさん、Cさん)をランダムに選んで実施した二者択一のアンケート結果から確率を求めてみましょう・・・? 2023.01.01 2024.04.02 確率分布
グラフ データを可視化する 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。 2023.01.01 2024.04.02 グラフ