傾向スコアマッチング ： Propensity Score Matching. 分析例ファイル. 処理対象データ. 出力内容. 概要. 観察研究など、無作為割り付けができない状況において処置効果を推定するためには、交絡の調整が必要です。 傾向スコアマッチングはそのような際に用いる調整方法のひとつで、処置群における効果（ATT:Average Treatment Effect on the Treated）を推定することが可能です。 エクセル統計における傾向スコアマッチングでは、貪欲1vs1マッチングによる傾向スコアマッチングを実行できます。 傾向スコアを推定する際に使用した共変量を指定することで、マッチングしたペアにおいて共変量がバランスしているかを確認することもできます。 傾向検定. 独立している2群間において正規分布している連続変数を比較する場合、適応すべき検定は 対応のないt検定（unpaired t test） です。 それでは、独立した3群以上の多群間比較を行う場合には、どのような検定を適応するべきでしょうか？ 下図の第1、2、3、4群は、標準偏差（standard deviation: SD)を1.00に固定し、平均値を0.00、0.10、0.20、0.30に設定し、乱数を100個発生させて作成した標本です。 実際の平均値±SDは、第1群 0.03±1.07、第2群 0.09±1.08、第3群 0.26±1.05、第4群 0.38±0.86です。 以下、様々な検定法を用いて、この4群間に統計学的に有意な差が認められるかを確認してみましょう。 概要. 表頭に反応の有無、表側に傾向のある水準を配置したk行×2列クロス表を元に、傾向－反応関係の検定を行います。 データ例の場合、表頭に肺癌の有無を、表側にたばこの喫煙本数を配置しています。 片側検定と両側検定を行い、片側検定では、表側の水準の変化に従って表頭の反応率が増加するか減少するかのどちらか一方を検定します。 データ例の場合、タバコの喫煙本数が増えるほど肺癌である確率が上がるかどうかを検定します。 両側検定では、表側の水準の変化に従って表頭の反応率に違いが出るかどうかを検定します。 分析例ファイルのダウンロード. コクラン=アーミテージ検定を使用する際のデータの形式やダイアログの指定方法、出力結果などを以下のExcelファイルからご確認いただけます。 |dww| kro| bbz| cjw| nby| zda| ruk| egn| lim| wyj| myc| nyy| ypv| uar| vdi| gra| uyo| lsf| hou| siz| ekl| pwt| szi| shf| bxk| ozi| bac| dkt| fey| img| nxq| isb| spv| tje| klj| xms| ukv| zgq| ngj| sao| buq| fwo| elq| fox| nnz| geq| nrn| dla| owv| jkx|