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。

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？

Rを使いながら重回帰分析の構造を学習します。回帰分析表と分散分析表の違いもこれで理解できます。

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。

パッケージ pequod の lmres 関数で重回帰分析

リハビリテーション統計学の基礎理論となる中心極限定理について解説しています。

リハビリテーション統計学の基本理論です。

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。

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。