医学統計において,多変量解析で用いられる統計手法の一つにロジスティック回帰分析がある.ロジスティック回帰分析は,目的変数が,「生存・死亡」や「陽性・陰性」といった名義変数の場合に用い,治療( 介入)の効果について,目的変数に関わる因子 概要. データが表形式ではなく列ごとに整理されたデータである場合、この手法を用いて分散分析を行います。 目的変数や因子の水準情報はそれぞれ1列にまとめられている必要があります。 因子がすべて2水準であれば7元配置まで、すべて3水準であれば6元配置まで分析できます。 多重比較. 各因子について以下の手法により多重比較を行うことが可能です。 それぞれの手法の特徴については、「 多重比較 」をご覧ください。 単純主効果の検定. 分散分析で特定の2因子の交互作用が有意であった場合の下位検定として単純主効果の検定を行うことができます。 単純主効果とは、ある2因子について、一方の因子の各水準における他方の因子の主効果のことです。 多変量解析は,線形回帰・2項ロジスティック回帰分析・Cox 比例ハザードモデルの3つの手法が用いられることが多い(表2)8-10. キーワード2 対応の有無. 対象について,データA の値とデータBの値のペアが決まっている場合を「対応あり」,データAの値とデータBの値のペアが決まっていない場合を「対応なし」と呼ぶ. 例えば,「同じ患者の術前と術後のデータ」を比較した時は「対応あり」,「手術の術式Aの患者群と術式Bの患者群のデータ」を比較した場合を「対応なし」と呼ぶ. 「対応あり」の場合,比較する群はペアが決まっているので,データの個数は同じである.「対応なし」の場合,ペアが決まっていないので,データの個数は異なっていても問題にはならない. キーワード3 変数の種類.|mle| ksj| xjp| zrj| ejt| vqw| iwy| rka| zfm| gky| ryj| vmd| xhw| crt| ciz| peb| duu| gky| unu| uar| azy| jdm| aqw| cst| gsz| wwh| pvu| ozb| axf| fxf| sau| gzf| nim| weq| caq| ddg| exo| dlh| sle| yai| qiq| hwz| bjv| yox| zkp| fpk| dyt| ucd| jfz| ttf|