グラフ ggplot2 二元配置分散分析のグラフ
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。
2023-03
グラフ 
グラフ エラーバー付きのグラフ ggplot2
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。
回帰分析 ロジスティック回帰の基準(reference) 変更
リハビリテーション統計学でも適用となるロジスティック解析を行うときには、オッズとオッズ比の基準 (reference) が非常に重要になります。
グラフ stripchartの横にエラーバー
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。
グラフ 対応のあるデータのグラフ
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。
回帰分析 最小二乗法と最尤推定法
リハビリテーション統計学に必要な単回帰分析の回帰係数を推定する方法である最小二乗法と最尤推定法を解説します。Rのirisを使用します。
定理・公式 平方和の期待値
リハビリテーション統計学に必要な基礎知識のメモ、偏差平方和の期待値、不偏分散の期待値
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。
分散分析 級内相関係数, Case3, ICC(3, 1), ICC(3, k)
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。
回帰分析 単回帰分析
リハビリテーション統計学の基本となる解析方法です。FIM運動項目が60±5点の患者を対象に、理学療法実施単位数（PT単位数）とFIM運動項目の差（FIM差；PT後FIM-PT前のFIM）の関連性について検証。PT単位数（原因）からFIM差（結果）を予測する。
備忘録 層別（グループ化）
層別は交絡調整などに必要なリハビリテーション統計学のテクニックです。65以上70未満、70以上75未満、75以上の３群にグループ分けします。さらにその中の２群を取り出しｔ検定を実行します。
グラフ 簡単なエラーバーの描き方
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 グラフを重ねる par(new=T)
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。
グラフ ROC曲線
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。
備忘録 for関数（繰り返し、二重ループ、、、）
繰り返し、for関数、二重ループ
グラフ 回帰直線と交互作用
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