00.初めての医療統計rとezr:11.相関係数と相関図

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--- 00.初めての医療統計rとezr:11.相関係数と相関図 [2020/09/16] – [２つの連続変数の相関を評価する流れ] adash333
+++ 00.初めての医療統計rとezr:11.相関係数と相関図 [2022/02/23] (現在) – [２つの連続変数の相関を評価する流れ] adash333
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   -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
+{{:00.初めての医療統計rとezr:pasted:20220223-024414.png}}
 ===== （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, 30, 9)
+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。

00.初めての医療統計rとezr/11.相関係数と相関図.1600234928.txt.gz · 最終更新: 2020/09/16 by adash333