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共分散分析 (ANCOVA) の説明
こんにちは、黒田です。 以前に、分散分析 (ANOVA) について説明しましたので、今回はその発展形に相当する「共分散分析 (ANCOVA)」について書こうと思います。ANCOVAとは「Anlysis of covariance」の頭文字をとったものです。...
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共分散分析についての詳細な理論を知りたい方へ
こんにちは、黒田です。 前回、共分散分析 (ANCOVA) についての記事を書いたわけですが、そこでは具体的な計算過程などは、完全に省略して、おおまかな理論についての説明に終始しました。...
View Article層別化しての分散分析と共分散分析
こんにちは、黒田です。 以前、共分散分析 (ANCOVA) に関する記事を書きました。そのなかで、共分散分析を行なった例として、ウサギの「体重-食べるエサの量」の関係における交絡としての雌雄の影響を評価する、といったケースを取り上げました。 この記事をみて、次のような感想を持たれた方がいるかもしれません。...
View Articleロジスティック回帰分析における説明変数の選択基準
こんにちは、黒田です。 先日、ブログに以下のコメントをいただきました。 この中でなされている質問は、なかなかに意味深長なものがありますので、このコメントに回答する形で、この記事は進めていきます。 ------------------- ブログ一周年おめでとうございます。 最近、拝読し始めましたが参考にさせて頂いております。...
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「自由度」とは何か？
こんにちは、黒田です。 昔学生だった頃、同期や後輩によく質問されたものとして、 「自由度って何なのか、まったく分からん」 というものがあったことを、つい先日思い出しました。 出身大学を貶める意図はありませんが、当時の学部での統計学の講義は、お世辞にもわかりやすいものとはいえなかったので、これも無理ないことだと思ったものです。...
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片側検定と両側検定
こんにちは、黒田です。 今回は、時折議論となる「両側検定と片側検定」について考えてみたいと思います。 この問題については、個人的には正直あまりこだわる必要はないかなと考えているのですが、気になる人は気になるようですので。 片側検定の判定は甘いだいたいは理解している方が多いと思いますので、主におさらいになりますが、両側検定と片側検定の意味するところを図示すると、次のようになります。 両側検定...
View Article固定効果モデルと変量効果モデル
こんにちは、黒田です。 このブログのアクセス解析をしていて気づいたのですが、なぜかメタ解析について書いた記事のアクセス数が、突出して多くなっていました。 もしやと思い調べてみると、それもそのはず、2016年12月15日時点におけるGoogle検索で、「ファンネルプロット」では1位、「フォレストプロット」では2位にこのブログが表示されているからです。...
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効果量 (effect size) とは何か？
こんにちは、黒田です。 メタ解析などの分析手法について勉強していると、「効果量 (effect size)」という概念がよく出てきます。 何の気なしに目にする機会が多く、あまり系統立てて調べたことがなかったので、今回これについて理解したことをまとめておくことにしました。 効果量とは何か？まず、効果量とはそもそも何か？といえば、「差の程度を表すもの」と簡単には表現できます。...
View Article固定効果モデルと変量効果モデルの使い分け
こんにちは、黒田です。 先日、メタ解析における固定効果モデルと変量効果モデルについての記事を書きました。 その中で、「基本的には変量効果モデルを使用するべきケースが多く、固定効果モデルが適するケースは例外的」という旨の記述をしました。 この点に関して、そのときもReferenceに挙げた下記URLにおいて、より詳細な説明がなされていたことに気づいたので、その要点をまとめておきます。...
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メタ解析におけるバイアスに関して
こんにちは、黒田です。 メタ解析に関する記事を続けて投稿します。 メタ解析を行った論文を読んでいると、次のような図が出てきたのを目にしたことがあるのではないでしょうか (1)。 これらは、端的にいえばメタ解析に組み込まれた試験のバイアスを評価した結果を示しています。 今回は、メタ解析におけるバイアスについてまとめます。...
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メタ解析におけるバイアスの評価法
こんにちは、黒田です。 前回の記事で、メタ解析に組み込まれた試験のバイアスについて触れました。また、同じく前回の記事の冒頭で示した以下の図は、メタ解析における個々の試験の各種バイアスを、視覚的に表現したものです。 緑色は「Low risk of bias」、黄色は「Unclear risk of bias」、赤色は「High risk of...
View Articleメタ解析におけるバイアスの評価法2
こんにちは、黒田です。 引き続き、メタ解析に組み込まれた試験のバイアス評価基準について紹介します。 施行バイアス被験者と研究者の盲検化Low risk of bias 以下のいずれかの場合盲検化がされていない、または不十分であるが、アウトカム評価において盲検化の影響がない場合被検者および重要な研究者への盲検化が確かに行われており、それが破たんしていない場合 High risk of bias...
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高速道路の安全ドライブ３つのポイント-政府広報: PR
高速道路にはどんな危険があるの？３つのポイントを知って、安全・快適なドライブを！ Ads by Trend Match
View Article2017年になりました
あけましておめでとうございます、黒田です。 2017年酉年になりました。本年もよろしくお願いします。 このブログを始めて2回目の正月になるわけですが、昨年の正月に書いた記事をいまさら見返したところ、「近いうちにメルマガ事業を始めたい」などと書いていました。...
View Articleデータ欠損の3つの様式
こんにちは、黒田です。 2017年最初のテーマは、少し前にメタ解析におけるバイアスについて説明する過程で登場した、「データの欠損」です。 in vitroにおける実験系や動物モデルのin vivo研究では、欠損データがあると基本的には失敗研究とみなされるため、厳格なデータ測定・収集・解析が要求されます。...
View Articleデータ欠損への対処法①
こんにちは、黒田です。 前回の記事でデータの欠損を分類し、それぞれについて紹介しました。今回は、データの欠損に対して、どのような対応ができるのかを述べていきます。 欠損値への対応欠損値が生じた場合の対応法はいくつかあり、その分類も様々行われていますが、個人的に分かりやすいと思うのは、引用文献1の分類です。 除去法単一値代入法多重代入法完全情報最尤推定法それぞれについて説明します。...
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データ欠損への対処法②－多重代入法
こんにちは、黒田です。 今回は、前回の記事で紹介しきれなかった欠損値の補完方法について述べます。 多重代入法 (MI)この記事で取り上げる多重代入法 (MI) は、欠損値の補完方法として現在主流となっているものです。その詳細については、引用文献1に詳しいので、細かい理論などに興味がある方は、そちらを参照いただければと思います。...
View Articleデータ欠損への対処法③－完全情報最尤推定法
こんにちは、黒田です。 昨今、欠損値への対応として多重代入法 (MI) と並んで主流になっている手法である「完全情報最尤推定法」について、今回は述べます。 概要完全情報最尤推定法は、「full information maximum likelihood (FIML)」とも表記されます (1)。...
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