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充実の統計分析機能

重回帰分析

・ 説明変数自動選択実行で最適な回帰モデルを算出

・ 標準偏回帰係数やP値の比較図を作成

・ 回帰モデルによる実測値と予測値の関係をグラフ表示

・ 回帰予測値は、異なる頁のデータにも適用可

・ 説明変数セットを固定し、目的変数を自動的に置換した連続実行にも対応

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重回帰分析2020.png
重回帰分析
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多重ロジスティック回帰分析

・ 重回帰同様、最適な回帰モデルの算出を支援

・ オッズ比やP値の比較図や、回帰予測値を用いたROC分析図も自動表示

・ オッズ比の計算は変化幅指定にも対応

・ 対応のある患者・対照研究用に、条件付きロジスティック回帰も利用可*1

・ グラフをクリックすれば凡例を表示

   (*1 Rの利用環境が必要)

多重ロジスティック回帰分析2020.png
多重ロジスティック回帰分析
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Cox回帰分析

・ 最適な回帰モデルの構築を支援

・ 相対リスクやP値の比較図、および推定生存曲線を表示

・ 相対リスクは、任意の変化量の指定に対応

・ 推定生存曲線の群分け表示に対応

・ 各個人の予測リスクを算出

Cox回帰分析パネル
Cox回帰分析2020.png
因子分析パネルの使い方

主成分・因子分析

主成分因子分析2020.png

・ 多変量情報の要約(次元圧縮)を目的として主成分分析、

    変数間の共通性の分析を目的とした因子分析に対応

・ 抽出因子毎に、因子負荷量のパターンをグラフ表示*1

   (*1 Rの利用環境が必要)

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1~3レベル 分散分析
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1~3レベル 分散分析2020.png

・ 従来の一元配置分散分析と2,3レベル枝分かれ分散分析を統合

・ 層別化変数を1~3レベル指定して、複数の変数に対し同時実行・一括作表

・ 仕切りの登録で連続変量も層別化変数に利用可

信頼性分析
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信頼性分析2020.png

質問票の分析評価のための

統計量(クロンバックのα、I-T相関、

Kendall一致係数、級内相関係数)を算出

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生存曲線分析
生存曲線分析 .png

・ カプランマイヤー方式の生存曲線の作図と検定(一般化Wilcoxon、Cox-Mantel、

    Logrank、Mantel-Haenszel検定)

・ 生存期間中央値の算出

・ 縦軸の逆転で死亡率曲線の作成にも対応

・ グラフをクリックすれば凡例を表示

生存曲線分析パネルの使い方
二変量解析20200816.png

・5種の回帰直線の計算方式

  (Deming回帰、標準主軸回帰、Passing-Bablok回帰)に対応

・いずれも回帰係数の信頼区間をbootstrap法で算出可

・Altmanの偏差図にも対応

・2次元散布図に等確率楕円と回帰直線を重ね表示、

   直線計算方式の差異が一目瞭然

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二変量解析
ROC分析パネルの使い方
ROC分析
ROC分析2020.png

・ 任意のカットオフ値を指定した、感度・特異度・オッズ比・尤度比を計算

・ ROC曲線は、曲線下面積の差の検定にも対応

・ 感度・特異度曲線から、カットオフ値を提示

・ グラフをクリックすれば凡例を表示

その他の統計処理機能

ノンパラメトリック統計量に対する精密なP値の出力(*a)

群間比較を全頁一括実行し、結果一覧表を自動出力(*b)

●基本統計量(パラメトリック・ノンパラメトリック計算とカテゴリ集計表の作成)

●独立2群・多群間の差の検定 *a,b

   (2標本t、Mann-Whitney U、F検定、一元配置分散分析、Kruskal-Wallis、Bartlett検定)

●関連2群・多群間の差の検定 *a,b

   (1標本t、符号、1標本Wilcoxon検定、二元配置、繰り返しのある二元配置、

     3元配置分散分析、Friedman、Bartlett 検定)

●多重比較法 *a,b (Tukey、Scheffe、Dunnett、Dunn(2種)、Newman-Keuls検定)

●特殊な分散分析(混合デザイン分散分析)

●相関係数(単相関・偏相関・スピアマン順位相関の行列出力と検定)

●多変量2群間検定(Hotelling T2検定、判別分析、直線回帰係数の差の検定)

●階層化クラスター分析(Ward法、重心法、他)

●計数値の検定、2×2分割表

   (Fisher直接確率法、κ統計量、φ係数、Q係数、McNemar検定)、

   l×m分割表、母比率、比率の差の検定、χ2適合度検定

●乱数割付機能

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