統計学の基礎
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統計学の基礎 【２つの因子の関係性は？】相関係数の正しい解釈とPearsonの相関係数とSpearmanの相関係数の計算方法を解説！
２つの変数の関係性を考えるときに相関係数が使われます。相関係数は定量的に関連性を評価できる一方で、誤用されている例も少なくありません。この記事では相関係数の正しい解釈と計算方法を解説します！
統計学の基礎 【連続値マーカーの予測性能を評価したい！】ROC曲線の見方とROC曲線の解釈を解説！
医学研究にはマーカーの血中濃度から疾患の有無を予測できるかを評価する研究があります。このときマーカーは連続値であることが多く、単純に感度や特異度で評価することはできません。そのときに役に立つのがROC曲線です！この記事ではROC曲線の描き方から解釈まで解説します！
統計学の基礎 医療統計FAQ
医学研究のお悩みに一問一答形式で回答してきます！ 回答内容は随時更新していきます。 こんな時、どんな解析をすればいい？ reviewerからこんなこと指摘されたけど、どう返信すればいい？ など、お困りのことがあればコメント欄に記載してくださ...
統計学の基礎 【多変量解析の変数選択に注意！】多重共線性の考え方と多重共線性の対応を解説！
多変量解析は交絡因子を説明変数に加えて、治療効果をバイアスなく推定したり、予後因子や予測因子を探索するために使われます。複数の交絡因子がある場合には多変量解析は有用な方法ですが、その変数選択には注意が必要です。今回は多変量解析で注意が必要な多重共線性とその対応策について解説します！
統計学の基礎 【そのデータ相関していない？】対応のある検定と対応のない検定の違いは？対応のある検定を解説！
医学研究では群間比較をするときに検定が用いられます。連続値の場合はt検定、カテゴリカルデータの場合はカイ二乗検定など、エンドポイントの型によって検定の種類は変わってきます。 ただエンドポイントの型以外にも検定には注意すべき点があります！ そ...
統計学の基礎 【似ているようで違う解析】サブグループ解析と層別解析の違いと使い分け方を解説！
医学研究ではよく患者背景が異なることで見たい治療と効果の関連が歪められる「交絡」という現象が起こります。交絡を除去するためにサブグループ解析や層別解析が行われますが、これらはよく混同される解析ですが、その本質は異なる解析です。 この記事では...
統計学の基礎 【たった3つの手法】生存時間解析の基本的な解析方法！
医学研究ではある興味のあるイベントが発症するまでの時間を調べる研究が多くあります。このようなデータは生存時間データと呼ばれるデータで、生存時間データを解析するための手法があります。この記事では生存時間データを解析する方法を一挙に紹介します！...
統計学の基礎 【何度も検定するのはNG！】検定の多重性の問題とは？
群間で治療効果や患者背景に違いがあるか調べるとき、検定を使って調べることが多いと思います。この時何度も何度も検定を行っていないでしょうか？実は検定を繰り返して群間比較するのは、統計学的にNGなのです！ この記事では検定を繰り返すことで起こる...