2020年11月30日月曜日

【統計ソフト】SPSSの基本的な使い方を説明する動画の第9弾(生存時間分析)を作成しました。

SPSSの基本的な使い方を説明する動画の第9弾(生存時間分析)を作成しました。
生存時間分析(群間の，特定のイベント発生までの時間比較)の操作方法について説明しています。

・SPSSの基本(9)生存時間分析

動画内で使用しているSAMPLEデータは以下からダウンロードできます。

以下のブロク記事でSAMPLEファイルの内容を説明しています。 

この動画を含むSPSSの操作説明の動画リストはこちらです。
・SPSSの基本(Youtubeへ移動)

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2020年11月27日金曜日

【統計ソフト】SPSSの基本的な使い方を説明する動画の第8弾(ロジスティック回帰分析)を作成しました。

SPSSの基本的な使い方を説明する動画の第8弾(ロジスティック回帰分析)を作成しました。
ロジスティック回帰分析の操作方法について説明しています。

・SPSSの基本(8)ロジスティック回帰分析

動画内で使用しているSAMPLEデータは以下からダウンロードできます。

以下のブロク記事でSAMPLEファイルの内容を説明しています。 
また，以下のブロクで動画中に出てくる用語の解説を行っています。 https://mncstatsoft.blogspot.com/2020/11/8.html

この動画を含むSPSSの操作説明の動画リストはこちらです。
・SPSSの基本(Youtubeへ移動)

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2020年11月26日木曜日

【統計ソフト】SPSSの基本的な使い方を説明する動画の第7弾(群間の比率の比較：クロス集計・カイ2乗検定)を作成しました。

SPSSの基本的な使い方を説明する動画の第7弾(群間の比率の比較：クロス集計・カイ2乗検定)を作成しました。
クロス集計表の作成方法と，カイ2乗検定の操作方法について説明しています。

・SPSSの基本(7)群間の比率の比較：クロス集計・カイ2乗検定

動画内で使用しているSAMPLEデータは以下からダウンロードできます。

以下のブロク記事でSAMPLEファイルの内容を説明しています。 

この動画を含むSPSSの操作説明の動画リストはこちらです。
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【統計ソフト】[統計の基礎8]ロジスティック回帰分析

統計ソフトを使う上で知っておくと役に立つ統計の基礎的な用語を紹介するシリーズです。
以下のリンクから関連のブログ記事を一覧できます。

今回は，ロジスティック回帰分析についてです。

予測したい結果(目的変数)が量的な場合の回帰分析の手法には線形回帰分析がありました(参照)。
しかし，予測したい結果が「ある病気が発症するかどうか」といったような0/1の場合には，線形回帰分析をそのまま用いることは適当ではありません。

そのような，目的変数が2値変数の時に利用できる回帰分析の手法を「ロジスティック回帰分析」と言います。(一般化線形モデルという，線形回帰に用いられている一般線形モデルを拡張したモデルをベースにした回帰手法の1つです。)

単にロジスティック回帰分析と言う以外に，「二項ロジスティック回帰分析」「多重ロジスティック回帰分析」といった言い方をすることもあります。

目的変数が2値ではなく，3カテゴリー以上(軽度，中度，重度など)の場合に用いる回帰分析の手法は，「多項ロジスティック回帰分析」，目的変数が順序尺度の場合に用いる回帰分析の手法は，「順序ロジスティック回帰分析」といいます。

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2020年10月30日金曜日

【統計ソフト】SPSSの基本的な使い方を説明する動画の第6弾(線形回帰：単回帰分析，重回帰分析)を作成しました。

SPSSの基本的な使い方を説明する動画の第6弾(線形回帰：単回帰分析，重回帰分析)を作成しました。
線形回帰分析の操作方法について説明しています。

・SPSSの基本(6)線形回帰：単回帰分析，重回帰分析

動画内で使用しているSAMPLEデータは以下からダウンロードできます。

以下のブロク記事でSAMPLEファイルの内容を説明しています。 

以下のブロク記事で動画中に出てくる用語を説明しています。

この動画を含むSPSSの操作説明の動画リストはこちらです。
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【統計ソフト】[統計の基礎7]線形回帰(単回帰・重回帰)

統計ソフトを使う上で知っておくと役に立つ統計の基礎的な用語を紹介するシリーズです。
以下のリンクから関連のブログ記事を一覧できます。

今回は，線形回帰(単回帰・重回帰)についてです。

線形回帰，とは，回帰分析の手法の一つで，変数間の関係を線形(直線)で表現(予測)する分析方法です。

予測したい対象の変数(y)のことを，「目的変数(従属変数・応答変数)」などと呼びます。
目的変数の説明に用いる変数(x)のことを，「説明変数(独立変数・予測変数)」などと呼びます。
一般的に，目的変数にも説明変数にも量的な変数を用いますが，カテゴリカルな説明変数を0/1でダミー化して適用することもあります。

説明変数が1つであれば「単回帰」，
複数(n個)あれば「重回帰」となります。

説明に用いる説明変数以外の定数(α)を「切片」，
単回帰の時の説明変数の係数(β)のことを「傾き」と呼びます。

単回帰・重回帰は以下のような式で表現されます。

・単回帰

・重回帰




回帰式の予測の良さ(当てはまりの良さ)を表す数値のことを「決定係数」といい，記号では一般にR^{2}と表現されます。決定係数は，0から1までの値をとり，1に近いほど、その回帰式の予測が良いことを表します。

決定係数は，説明変数の数が増えると高くなります。このため，説明変数が複数ある場合は，その数に応じて値を調整したものを「(自由度)調整済決定係数」と言います。重回帰モデルの比較の際などに使われます。

また，
説明変数の間に相関関係がある状態を，「(多重)共線性」がある，といいます。
重回帰分析は説明変数が互いに独立であることを前提としているため，共線性がある場合，回帰係数の推定が不安定になってしまいます。このため，重回帰分析では結果を見る際に，共線性についても確認する必要があります。

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2020年10月28日水曜日

【統計ソフト】SPSSの基本的な使い方を説明する動画の第5弾(相関係数・偏相関係数)を作成しました。

SPSSの基本的な使い方を説明する動画の第5弾(相関係数・偏相関係数)を作成しました。
相関係数の出し方について説明しています。

・SPSSの基本(5)相関係数・偏相関係数：Pearsonの積率相関係数，偏相関係数

動画内で使用しているSAMPLEデータは以下からダウンロードできます。

以下のブロク記事でSAMPLEファイルの内容を説明しています。 

以下のブロク記事で動画中に出てくる用語を説明しています。 https://mncstatsoft.blogspot.com/2020/10/6.html

この動画を含むSPSSの操作説明の動画リストはこちらです。
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