====== 11.相関係数と相関図 ======
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===== EZRで相関係数と相関図 =====

相関図と相関係数の計算をするならEZRが早い。



https://kirakunurse.com/ezr-pearson-spearman/
EZRの使い方：相関係数（ピアソンとスピアマンについて）

===== ２つの連続変数の相関を評価する流れ =====
  -2つの連続変数が、両方とも正規分布に従うかどうか検定（shapiro）
  -2つとも正規分布に従うのであれば、Pearsonの積算相関係数を計算
  -どちらか1つでも正規分布に従わないのであれば、Spearmanの順序相関係数を計算

https://toukeier.hatenablog.com/entry/2019/09/09/222047
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===== （１）正規分布に従うかどうかを検定：シャピロ・ウィルク検定 (Shapiro-Wilk test)  =====
EZRでは、以下でできます。（グラフも描いてくれます）
統計解析＞連続変数の解析＞正規性の検定

https://data-science.gr.jp/implementation/ist_r_shapiro_wilk_test.html
Rによるシャピロ・ウィルク検定

Rで検定する場合は、saphiro.test()関数を用います。

https://colab.research.google.com/drive/1tfVRkG_rMTvnjF6SLwm6TKxl9Cw4fYcy?usp=sharing

<code>
X=c(12, 34, 22, 23, 25, 23, 22)
shapiro.test(x=X)
</code>

{{:00.初めての医療統計rとezr:pasted:20200916-054433.png}}

このとき、p>=0.05 であれば、Xは正規分布を大きく逸脱することは無さそうといえます。


===== Rで相関係数を計算 =====

https://qiita.com/nkojima/items/4f0bd1db623e4f036080
@nkojima
2019年02月03日に投稿
【R】相関係数を求める方法

https://datacoach.me/series/statistics/r-correlation/
【Rによる統計学 No.3】変数の相関
2019年12月6日

https://hitorimarketing.net/tools/correlation-analysis.html
相関分析のツール、散布図・相関係数のベーシクスと、
Excelでこれらを描画・計算するための一連の手順。
2020/3/27



===== Rで相関図 =====
相関図というか散布図を描くのならばEZRが楽だが、RNotebookでも可能。

https://colab.research.google.com/drive/1M2s-ho-M6IMHT6vo-dgzL4iWx6DauAnF



https://kazutan.github.io/JSSP2018_spring/visualization.html
データの可視化
紀ノ定　保礼（静岡理工科大学）
2018-04-15
<code>
# 相関図
g <- ggplot() +
  geom_point(data = mtcars, mapping = aes(x = disp, y = wt)) +
  geom_smooth(data = mtcars, mapping = aes(x = disp, y = wt), method = "lm", se = FALSE)
g

# 相関係数とp値
cor.test(mtcars$disp, mtcars$wt, method="pearson")

</code>




https://stats.biopapyrus.jp/r/ggplot/geom-point.html
ggplot2 で散布図と回帰直線を作成する方法
geom_point
2018.03.01





http://nfunao.web.fc2.com/files/R-intro/R-stat-intro_04.pdf








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