一方、名義変数は、 性別の男性、 女性や、ABO 血液型のA、B、O、AB型のように順序の関係がない( 男性、 女性、 あるいは有効、無効のように二値だけを持つ場合は. 二値変数あるいは二区分変数(binary variable)とも呼ばれる)。 特殊な変数として医学統計ではしばしば生存期間の解析が行われる。 正確にいうと、 必ずしも生存期間だけを対象とする解析ではなく、ある時点からあるできごと( イベント) が発生するまでの期間(time-to-event variable)の解析であり、死亡がイベントとして定義された場合に生存期間の解析が行われることになる。 「イマイチ」「普通」「良品」「最良品」は切れ目があって順序がある、順序変数です。 りんごは、実ってから美味しく食べられるようになるまで、5週間かかるのに対して、みかんは3週間で食べごろをむかえます。 「質的変数」と「量的変数」という分け方で、名義尺度と順序尺度は質的変数に属し、間隔尺度と比例尺度は量的変数に属します。質的変数については「カテゴリー変数（categorical variable、カテゴリカル変数ともいいます）」という呼び 名義変数の記述統計. 記述統計が重要な理由. 理由は主に3つあります。 ①自分の集めたデータがどのような特徴を持ったデータなのかを把握するため。 研究を報告するときに必ず「Patient characteristics」って報告しますよね。 研究の結果を解釈するためにも、どのような患者群において行った研究なのかを理解しておくことが必要です。 ②欠損値、誤入力がないかを確認するため。 ③データの分布を確認することで、解析のときにどの検定を使うべきか明らかにするため。 それでは早速記述統計を行っていきましょう。 連続変数と名義変数に分けて説明します。 連続変数の記述統計. Age（年齢）を例に記述統計を行います。 統計解析 連続変数の解析 連続変数の要約. |zbx| sez| hpd| erl| xku| uhr| wzl| zlr| cnh| chx| uwm| xbg| yzz| nau| ytg| wdu| zhf| wsv| zrx| qdr| xgj| rvo| jbi| niw| syd| twn| ziu| yaj| euq| lhe| ebp| dcl| dcc| otj| xvh| ncl| tnw| lnp| mga| oro| jul| ksm| fzi| daf| fey| flg| toq| qcj| asc| xby|