検定だけでは差の程度を知ることができないため推定を用います.信頼区間とP値は対応関係があります
統計的有意と臨床的有意は異なる概念です.検定統計量を知ることで両者の関係が明らかになり,色々な種類の検定の理解が深まります
医学統計で頻用される仮説検定を1から解説.仮説検定は本質的には背理法と同じアルゴリズム.
実臨床では,個人単位での比較は限界があります.そこで集団での比較をするときに統計知識が必要になります.手元のデータの情報を使って一般論に繋げるために,検定や推定などの統計的推測が大切になります
科研費申請の「本研究の着想に至った経緯」が書きにくいと感じる方にコツを教えます!
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抗体検査は感度が大きくないので,陽性率と既感染の割合は一致しません.感度を変化させたときの既感染の割合を図示してみました.
感度と有病率をplotする自作関数をRで実装(ブログ上でコード動かせます)
それぞれの感度に対応する推定有病率の図を作成しました.iphone上でRを動かせます!
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Firthの方法は一般化線形モデルで準完全分離をしているときの対処法の一つです.Rでの使い方と得られた結果表に変換する自作関数つき
Python 実装 線形代数 コード
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交互作用 交絡因子 比較 まとめ 反事実
交互作用と交絡因子.両者の違いを比較しまとめました.
検査の検査数,陽性者数,感度,特異度から集団の有病率を推定する方法について検討してみました
PCR検査の検査数,陽性者数,感度,特異度から集団の有病率を推定する方法について検討してみました
分かりにくい感度,特異度の指標.一発でわかる解釈をお伝えします.
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Pythonインストール成功した一例です.
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疫学では有病率と罹患率は大きく扱いが異なります
感度,特異度,陽性率から有病率を推定する方法
欠測値に対する個人的な対処法
欠測値に対する個人的な対処法
家族で篠島旅行,息抜きしました
とある先生から,質問票を使った横断研究について質問があったので,せっかくなので,備忘録がわりに横断研究の研究デザインについて軽く触れたいと思います.(注;統計というより研究デザインの話なので,私は素人です.データ収集のノウハウとかは持っていないのです) 質問紙でデータを収集される場合,未回答バイアス(or志願者バイアス)というものが存在します.簡単に言うと,積極的に協力して回答をくださる方とそうで
ブログを立ち上げて数日経ちましたが,外観やシステムの整理で意外と前に進めず..(なにせ初ブログで色々つまづくこと多くて) 本格的に記事を量産するまでしばらくお待ちを.
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