想定シナリオ 方法0：手計算 方法1：pwr.p.test( )を使って計算する おわりに 参考資料 自分用のリファレンスとして、サンプルサイズ計算に関する記事をシリーズで書いています。 なるべく体裁を統一するために、以下のように決めています。 群を示す添字に…

想定シナリオ 方法0：手計算 方法1：pwr.p.test( )を使って計算する 方法2：OneSampleProportion.Equality( )を使って計算する おわりに 参考資料 自分用のリファレンスとして、サンプルサイズ計算に関する記事をシリーズで書いています。 なるべく体裁を統…

想定シナリオ 方法0：手計算 方法1：RelativeRisk.Equality( )を使って計算する おわりに 参考資料 自分用のリファレンスとして、サンプルサイズ計算に関する記事をシリーズで書いています。 なるべく体裁を統一するために、以下のように決めています。 群を…

想定シナリオ 方法0：手計算 方法1：ss2x2( )を使って計算する おわりに 参考資料 自分用のリファレンスとして、サンプルサイズ計算に関する記事をシリーズで書いています。 なるべく体裁を統一するために、以下のように決めています。 群を示す添字について…

想定シナリオ 方法0：手入力 方法1：pwr.2p.test( )を使って計算する 方法2：TwoSampleProportion.Equality( )を使って計算する 方法3：power.prop.test( )を使って計算する おわりに 参考資料 自分用のリファレンスとして、サンプルサイズ計算に関する記事…

パッケージとデータセットの準備 モデルの当てはめ tbl_regression( )で結果をキレイに表示する 変数の表示名を変更する 一部の変数の結果のみ表示する 係数やP値の桁数を変更する モデル当てはめに関する情報を追加する 表の体裁を変更する 太字・イタリッ…

パッケージとデータセットの準備 tbl_summary( )でキレイな背景表を作成する 群別に要約する 要約統計量を変更する 欠測の表示方法を変更する 変数の表示名を変更する 一部の変数の結果のみ表示する 表示する情報を追加する 表の体裁を変更する 太字・イタリ…

パッケージとデータセットの準備 事前準備 bootstraps( )を使ってブートストラップサンプルを作成する 関数を定義する optimismを計算する optimism補正性能指標を計算する おわりに 参考資料 予測性能には、識別能と較正能があって、内的妥当性検証の1つと…

パッケージとデータセットの準備 想定する多状態モデル transMat( )を使って遷移行列（transition matrix）を指定する path( )で遷移経路を確認する msprep( )でデータを縦長に変形する events( )で移行の様子を確認する coxph( )とmisfit( )を使ってモデル…

柔軟なリスク回帰モデル（flexible risk regression model）とは 色々なパッケージを使ってFine-Grayモデルを当てはめる パッケージとデータセットの準備 方法1：timeregパッケージ comp.risk( )を使う 方法2：riskRegressionパッケージ riskRegression( )を…

競合リスクを含んだ生存時間解析 原因別ハザードモデル（cause-specific hazard model） 部分分布ハザードモデル（subdistribution hazard model） tidycmprskパッケージを使ってFine-Grayモデルに当てはめる パッケージとデータセットの準備 crr( )でモデル…

最終的に必要なデータ構造 tmerge( )でデータ整形する 3つのデータを用意する tstart, tstopを追加する 時間依存性共変量データを追加する イベント発生データを追加する 累積回数を追加する Cox比例ハザードモデルで解析する おわりに 参考資料 生存時間デ…

パッケージとデータセットの準備 ロジスティック回帰モデルを当てはめる var.prob( )を使って較正プロットを描く 表示される性能指標 Calibration intercept & slope*2の解釈 おわりに 参考資料 広い意味で予測モデルを含め、検査は真の状態を言い当てること…

マルチレベルデータの解析 推定方法の概要 最尤推定法（Maximum Likelihood Estimation, MLE） 制限付き最尤推定法（Restricted Maximum Likelihood Estimation, REML） 一般化推定方程式（Generalized Estimating Equations, GEE） GEE vs. MEM 興味の対象 …

データの構造を要約・説明する手法 探索的因子分析の手順 使用するパッケージとデータセット 1. データの評価 KMO統計量 相関係数 2. 因子数の決定 VSS()を使ってMAP, BICに基づいた因子数を選択する fa.parallel( )を使って平行分析で因子数を選択する 3. …

Optimismとは Optimism補正予測性能の求め方 tidymodelsパッケージを使ってoptimism-corrected AUROCを計算する bootstraps( )を使ってブートストラップサンプルを作成する optimismを計算する自作関数 map( )を使ってデータセットのリストに一括して適用す…

因子分析とは 検証的因子分析の手順 使用するパッケージとデータセット 1. データの確認 2. 因子構造の指定 3. モデルの当てはめ 4. 推定結果の確認 4-1. 推定の概要 4-2. モデルの適合度 4-3. 推定値 4-4. パス図を描く 5. モデルの改善 5-1. 当てはまりの…

jskm( )を使ってKaplan-Meier生存曲線を描く 信頼区間をつける 色パレットを変更する 線の種類を変更する 打ち切りマークを変更する Risk tableをつける 軸について色々 軸の目盛り間隔を変更する 軸の範囲・ラベルを指定する 検定結果を表示する 凡例を変更…

例示のための元データの作成 bootパッケージを使って信頼区間を計算する boot( )を使ってブートストラップサンプル毎の統計量を計算する boot.ci( )を使ってブートストラップ信頼区間を計算する 信頼区間を計算するアルゴリズム色々 表記のルール バイアス …

マルチレベルデータとは マルチレベルデータの解析 混合効果モデルの概要 混合効果モデル = 固定効果 + 変量効果 クラスター効果をモデルに含める lme4パッケージで混合効果モデルを使う サンプルデータの準備 glmer( )を使ってモデルを当てはめる ランダム…

マルチレベルデータとは マルチレベルデータの解析 一般化推定方程式（GEE）の概要 独立型：independent 交換可能型：exchangeable 1次自己相関型：AR(1) 非構造化型：unstructured geepackパッケージで一般化推定方程式（GEE）を使う サンプルデータの準備 …

罰則付き回帰モデル（penalized regression model）で過学習を抑える LASSO回帰, Ridge回帰, Elastic Netは正則化項（ペナルティー）が違う glmnet( )でペナルティーの重みλを色々変えて係数βを推定する cv.glmnet( )で重み付けパラメータλを変えながらモデ…

パッケージとデータの準備 マッチング前のデータで共変量のバランスを確認する 傾向スコアでマッチさせたコホートを作成する マッチさせたコホートで共変量のバランスを確認する マッチングの様子を図示する 治療効果を推定する おわりに 参考資料 傾向スコ…

パッケージとデータの準備 〜 傾向スコアの推定 各症例の重み（weight）を計算する 重みが極端な値の場合の対処方法 WeightItパッケージを使う方法 共変量のバランスを確認する cobaltパッケージを使う MatchItパッケージを使う 治療効果を推定する おわりに…

傾向スコアを使った解析の流れ 傾向スコアの推定方法 傾向スコアの推定に用いる変数 パッケージとデータの準備 元データで群間のバランスを見てみる ロジスティック回帰モデルを使って傾向スコアを推定する 推定された傾向スコアを確認する 傾向スコアの分布…

パッケージとデータの準備 Stanファイルの準備 おわりに 参考文献 前回、ロジスティック回帰モデル（ロジット-二項モデル）からオッズ比（odds ratio, OR）ではなくリスク比（risk ratio, RR）を推定する方法として「デルタ法」と「ブートストラップ法」を用…

パッケージとデータの準備 デルタ法 ブートストラップ法 おわりに 参考資料 今回はロジスティック回帰モデル（ロジット-二項モデル）からオッズ比（odds ratio, OR）ではなくリスク比（risk ratio, RR）を推定する方法をまとめる。 ロジスティック回帰モデル…

アウトカムが2値変数の場合、一般的にロジスティック回帰モデルが用いられることが多い。 この場合の効果指標はオッズ比（odds ration, OR）だが、アウトカムの発生頻度が高い場合（>10%ルール）、オッズ比はリスク比（risk ratio, RR）の近似にならない。 …

グレースケールで描く RColorBrewerパッケージ viridisパッケージ ggsciパッケージ Nature Publishing Groups The New England Journal of Medicine (NEJM) Lancet The Journal of the American Medical Association (JAMA) Journal of Clinical Oncology 色…

時間・順序と組になっている変量をグラフにする geom_area( )で面グラフを描く geom_line( )で折れ線グラフを描く geom_ribbon( )でリボンプロットを描く geom_step( )で階段状プロットを描く geom_path( )で経路を表示する おわりに 参考資料 時間・順序と…