リハビリテーション統計学で利用頻度の高い検定です。サンプルサイズが大きい分割表の検定に適用となります。

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

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。

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

最小二乗法で使用する正規方程式

イベントが発生するまでの時間に興味がある場合に利用します。リハビリテーション研究ではあまり使用されていませんが、カプランマイヤー曲線の基本部分を説明します。

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。

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。

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。

Rで3Dのグラフを作成して、ドラッグしながらグラフを操作します。データをイメージするときに便利！

サンプルデータを利用してウィルコクソン検定をRで実行。箱ひげ図、ストリップチャート（strip chart）により２群を視覚的に比較。四分位、中央値、平均値、標準偏差、標準誤差などを算出。