天の海　雲の波

こんにちは。ほしのはやしです。R studioをダウンロードして、パッケージもインストールしたら、いざデータを読み込みましょう！ R studioやパッケージのセッティングは、下記のページを参考にしてください。 このページでは、データの読み込み方について...

こんにちは。ほしのはやしです。R studioをインストールしたけれど、その後どうすればよいか途方にくれてしまうことありますよね。 特にRを使い始めたばかりの初心者にとって、「パッケージ」という言葉を耳にすることが多いかもしれません。この記事では...

こんにちは。ほしのはやしです。このページでは、無料統計ソフトR studioのインストール方法について解説しています。 【RおよびR studioのダウンロード】 以下のページにアクセスして、RとR studioのダウンロードを行います。https://posit.co/download/r...

こんにちは。ほしのはやしです。症例報告や論文を書くように言われたけど、参考文献の付け方ってよくわからないですよね。 このページでは、無料文献管理ソフトZotero ver. 7について徹底解説します！！ 5個ぐらいだし手打ちでいいかな… ジャーナル毎に形...

こんにちは。ほしのはやしです。臨床系のデータを扱う場合、カプランマイヤー曲線が必須になること、多いですよね。 このページではR studioでカプランマイヤー曲線（生存曲線など）を書く方法と統計解析について解説します！ 【カプランマイヤー曲線（生...

こんにちは。ほしのはやしです。症例報告や論文を書くように言われたけど、参考文献の付け方ってよくわからないですよね。 このページでは、無料文献管理ソフトZotero ver. 6について徹底解説します！！ 5個ぐらいだし手打ちでいいかな… ジャーナル毎に形...

こんにちは。ほしのはやしです。二元配置分散分析（Two-way ANOVA）を使うべきなのか、他の統計手法を使うべきなのか、わからなくて困ることありますよね。このページではTwo-way ANOVAの具体的な使い方と実際には別の解析をした方がよいケースについて説...

こんにちは。ほしのはやしです。重回帰分析って初心者からすれば仰々しい名前でよくわからないですよね。 このページでは、「どういうケース」に「具体的にどう使う」かを主体に解説していきます！ 【重回帰分析：Multiple linear regressionとは？】 複数...

こんにちは。ほしのはやしです。ROC曲線はよく見るものの、実際使うとなるとよく理解していないこと、ありますよね。 このページではR stusioでのROC曲線の書き方と使い方について解説します！ 【ROC曲線の基本】 ROC曲線の由来（感度・特異度・偽陽性） R...

こんにちは。ほしのはやしです。R studioをインストールしたけれど、その後どうすればよいか途方にくれてしまうことありますよね。 特にRを使い始めたばかりの初心者にとって、「パッケージ」という言葉を耳にすることが多いかもしれません。この記事では...

こんにちは。ほしのはやしです。解析したいデータがあって、t検定やANOVAとか勉強してきたと思います。 その中で、正規性や等分散性という言葉が出てくるところから、画面をそっ閉じしたくなることは本当によくあると実感しています。 このページでは、難...

こんにちは。ほしのはやしです。臨床研究において、Table 1はほとんどpatient characteristicsで一緒だと思ったことありませんか？ R studioを使う前はJMPを使っていたのですが、『結果をexcelに打ち込んで罫線を引いて…』と多くの時間を費やす必要があり...

こんにちは。ほしのはやしです。 多変量解析の3大手法は、重回帰分析・ロジスティック回帰分析・Cox比例ハザードですね！このページではCox比例ハザードモデルによる分析方法について具体例を説明します。 他の統計手法については下記をご確認ください。 ...

こんにちは。ほしのはやしです。 3群以上で比較したい場合、ANOVAを使えって言われること、ありますよね。今回は、よく見るけど初心者にはよくわからないone-way ANOVA（一元配置分散分析）について、詳しい理論はすっ飛ばして使い場所や具体的な例につい...

こんにちは。ほしのはやしです。私も長らく愛用しているEndNoteの使い方を解説していきます！ ※本ページではEndNote 20を用いて説明します。 【EndNoteとは】 Clarivateが販売する文献管理ソフトで、世界中で多くの研究者が使用しています。 今では他の高...

こんにちは。ほしのはやしです。 次元削減（Dimensionality Reduction）は、機械学習や統計解析において重要な手法の一つです。 でも、「次元って何？」「なぜ減らすの？」と疑問に思う方もいらっしゃいますよね。 このページでは、次元削減の考え方とRを...

こんにちは。ほしのはやしです。 臨床研究や実験研究では、同じ対象に対して繰り返し測定を行うことがあります。 たとえば、薬を投与する前、投与1週間後、投与1ヶ月後に血圧を測定した場合などです。こうした対応のある3群以上の比較に使えるノンパラメト...

こんにちは。ほしのはやしです。 今回は、医学研究や論文でよく見る「リスク比（RR）」「オッズ比（OR）」を実際のデータを用いて、どのようにデータを変形し解析するかを初心者向けにやさしく解説していきます。 リスク比・オッズ比の概略は下記ページを...

こんにちは。ほしのはやしです。 今回は、医学研究や臨床試験でよく出てくる3つの比率、 リスク比（Risk Ratio: RR）ハザード比（Hazard Ratio: HR）オッズ比（Odds Ratio: OR） について、初心者でもわかりやすいように解説し、簡単なRでの使い方も紹介し...

こんにちは。ほしのはやしです。 臨床研究を計画する上で欠かせないのが「サンプルサイズ（N数）の設計」です。 サンプルサイズが不適切だと、せっかくの研究も信頼性を欠く結果となりかねません。 この記事では、臨床研究におけるN数の決め方を、概念から...

こんにちは。ほしのはやしです。 欠損値は、統計解析や機械学習でしばしば避けられない問題です。特に、感度分析を行う際に欠損値があると、結果の信頼性に大きく影響を及ぼします。 このページでは、Rのmiceパッケージを使って欠損値を補完（インプテーシ...

こんにちは。ほしのはやしです。 医学研究や疫学研究では、「この結果は前提が変わっても変わらないのか？」という疑問がよく出てきます。 そんなときに役立つのが感度分析（Sensitivity Analysis）です。 このページでは、感度分析とは何か、どんなときに...

こんにちは。ほしのはやしです。 Rを使ったデータ分析で欠損値（NA）があると、「とりあえず平均値や中央値で埋めておけばいい」と考えがちです。 たしかに、これらの手法はコードも簡単で、tidyverseを使えば数行で実装できます。補完の基礎について以下...

こんにちは。ほしのはやしです。 NA（欠損値）に対して、基本・平均値/中央値での補完の基礎について以下のページで解説してきました。 実際のデータ分析では、「グループAは平均で補完したほうがよいが、グループBは外れ値があるから中央値で補完したい」...

こんにちは。ほしのはやしです。 データ分析では、NA（欠損値）に遭遇するのは日常茶飯事。そのままではエラーの原因になったり、分析に使えなかったりします。 今回は、初心者でも使いやすい「平均値補完」「中央値補完」という基本テクニックを、具体的...

こんにちは。ほしのはやしです。 Rでデータを扱っていると、「NA（欠損値）」という文字に出会うことがあります。これは「そのデータが存在しない」「記録されていない」ことを意味します。統計解析やグラフ作成の前に、欠損値の扱い方を理解することはと...

こんにちは。ほしのはやしです。 Rで複数の列に対して平均や標準偏差などを一括計算する方法として、across()＋summarise()は非常に便利です。ただし、集計対象の列が増えると、出力の列数が膨大になり、非常に見づらくなってしまうのが難点です。 今回は...