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00.初めての医療統計rとezr:23.連続変数をの解析は最初に正規性の確認を


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 ===== 連続変数を解析するときは、まず最初に正規分布に従うか図をかき、さらに検定をする ===== ===== 連続変数を解析するときは、まず最初に正規分布に従うか図をかき、さらに検定をする =====
 <wrap hi>[[https://amzn.to/35y0OEA|EZRでやさしく学ぶ統計学 改訂3版(2020年)]]</wrap>p174 <wrap hi>[[https://amzn.to/35y0OEA|EZRでやさしく学ぶ統計学 改訂3版(2020年)]]</wrap>p174
 +
 +統計をするときは、2群や3群以上何らかの平均値に有意差があるかを検討することが多いが、そのためにどの手法(t検定なのか、Welchのt検定なのか、Mann0Whitney U検定を用いるのか)を選ぶのかが、もともとの連続変数の分布が正規分布に従うか従わないかで変わってきてしまう。そのため、連続変数のデータを集めたら、すぐに図をかき、検定を行い、正規分布に従うかどうかを判定する。
  
 >連続変数を解析する場合は、それが正規分布normal distributionに従うか、従わないかについて検討する必要がある。なお、腫瘍マーカーなど、対数変換すれば正規分布に従うこともある。 >連続変数を解析する場合は、それが正規分布normal distributionに従うか、従わないかについて検討する必要がある。なお、腫瘍マーカーなど、対数変換すれば正規分布に従うこともある。
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 正規分布とは、平均を μ 、分散を σ2 とした場合に以下の確率密度関数で表される確率分布を指す。 正規分布とは、平均を μ 、分散を σ2 とした場合に以下の確率密度関数で表される確率分布を指す。
-https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/362df14d58edf49e373ddaacfbcd728d4862b0d0+{{:00.初めての医療統計rとezr:pasted:20210617-235656.png}} 
 +出典:https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%AD%A3%E8%A6%8F%E5%88%86%E5%B8%83 
 + 
 +{{:00.初めての医療統計rとezr:pasted:20210618-083755.png}} 
 +平均0, 分散1の正規分布のグラフ 
 +Rでは、以下の式で描くことができます。 
 +<code> 
 +curve(dnorm, -5, 5) 
 +</code>
  
 https://ai-trend.jp/basic-study/normal-distribution/normal-distribution/ https://ai-trend.jp/basic-study/normal-distribution/normal-distribution/


00.初めての医療統計rとezr/23.連続変数をの解析は最初に正規性の確認を.1623974168.txt.gz · 最終更新: 2021/06/17 by adash333

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