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。 2023.03.27 2024.04.23 回帰分析定理・公式
備忘録 比較した箱ひげにアスタリスクを入れる(segments) リハビリテーション統計学に必要な作図。segments関数を使用して地道に線を引く方法です。やや原始的ですが分かり易いと思います。 2023.04.12 2024.04.23 備忘録
2群の比較 ウィルコクソンの順位和検定、マン・ホイットニーのU検定 リハビリテーション統計学で利用頻度の高い検定です。ウィルコクソンの順位和検定(Wilcoxon rank-sum test)、またはマン・ホイットニーU検定(Mann-Whitney U test)は、2つの独立したサンプルが同じ母集団から得られたものかどうかを検定するためのノンパラメトリック検定です。データが正規分布に従わない場合や、サンプルサイズが小さい場合に有用です。 2024.03.09 2024.04.14 2群の比較
分散分析 経時データの解析(混合効果モデル、反復測定分散分析) 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。 2023.08.25 2024.04.11 分散分析回帰分析
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 2024.04.07 分散分析
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
分散分析 二元配置分散分析(繰り返し測定なし) 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 2023.02.03 2024.04.05 分散分析
分散分析 二元配置分散分析(繰り返し測定あり) 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。 2023.02.14 2024.04.05 分散分析
備忘録 Rの基本 : データセットの作り方 Rを使用した データセットの作り方を紹介しています。リハビリテーション統計学で利用頻度の高いテクニックです。 2023.10.11 2024.04.03 備忘録
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。 2023.03.27 2024.04.03 備忘録
回帰分析 ロジスティック回帰(2) リハビリテーション統計学で利用頻度の高い線形回帰モデルです。ロジスティック回帰 (1)の続きです。例題はロジスティック回帰 (1)と同じですが、データセットの構造が異なります。例題の内容や結果については色々とご意見があると思いますが、統計学の練習のためのサンプルですのでご了承ください。 2023.06.12 2024.04.03 回帰分析
回帰分析 ロジスティック回帰 (1) リハビリテーション統計学で利用頻度の高い線形回帰モデルです。リハビリを受けている入院中の患者に対してリハビリに関する満足度調査を実施した。1週間に割り当てられた単位数をもとにランダムにインタビューした。「満足」と回答する割合と1週間のリハビリ単位数には関係があるのでしょうか? 2023.05.25 2024.04.03 回帰分析