統計解析の実践的な解説記事を公開しています。統計初心者の方にも分かりやすく説明しています。
統計初心者向けの解説。t検定の前提条件である正規性と等分散性について、よくある誤解を解消し、実際の研究でどのように考えればよいかを分かりやすく説明しています。
統計初心者向けの解説。「データは正規分布していないといけない」という誤解を解き、回帰分析の本当の前提条件である残差の正規性について、例や比喩を交えて分かりやすく説明しています。
統計初心者向けの優しい解説。カテゴリカルデータを統計モデルに組み込むためのダミー変数について、具体例を交えながら詳しく説明しています。
統計初心者向けの解説。連続データを無理にカテゴリに分割することの統計的な問題点と、連続データをそのまま扱うことのメリットについて詳しく説明しています。
統計初心者の方にもわかりやすく、重回帰分析の重要な指標である標準化偏回帰係数について解説。単位に依存せず、説明変数同士の影響度を比較できる便利な指標です。
統計初心者向けの解説。多変量調整の重要性と、なぜ未調整の結果も併記する必要があるのかを、交絡の概念を交えながら分かりやすく説明しています。
統計初心者向けの解説。アウトカムが二項（はい/いいえ）の場合の統計解析について、ロジスティック回帰やオッズ比の概念を分かりやすく説明しています。
統計初心者向けの解説。オッズとリスクの定義の違い、オッズ比とリスク比の関係性について、具体的な例を交えながら分かりやすく説明しています。
統計初心者向けの解説。ロジスティック回帰が広く使われる理由と、リスク比を直接モデル化する手法が普及しなかった背景について、統計学的な理由と歴史的経緯を詳しく説明しています。
統計初心者向けの解説。多変量ROC解析からは個々の臨床指標のカットオフ値が直接導き出されない理由について、単変量ROC解析と比較しながら分かりやすく説明しています。
統計初心者向けの解説。ROC曲線分析とAUCの基本的な概念から、臨床現場での判断基準まで、学術的な根拠と具体的な指針を交えて詳しく説明しています。
統計初心者向けの解説。生存時間解析の基本的な概念から、カプラン・マイヤー法、ログランク検定、Cox比例ハザードモデルまで、具体例を交えながら分かりやすく説明しています。
統計初心者向けの解説。生存時間解析における打ち切り（censoring）の概念と種類、なぜ打ち切りが発生するのか、そして打ち切りデータをどのように扱うべきかを分かりやすく説明しています。
統計初心者向けの解説。ログランク検定の本当の意味と、なぜ「生存時間の差の検定」ではないのかについて、統計学的な根拠と具体例を交えながら分かりやすく説明しています。
統計初心者向けの解説。Cox回帰分析の基本的な概念から、ハザードの考え方、生存時間解析での活用方法まで、数式を使わずに分かりやすく説明しています。
統計初心者向けの解説。決定係数の本質とその多面的な意義、そして低い場合の適切な対処法について、研究目的や分野特性を考慮した解釈方法を詳しく説明しています。
統計初心者向けの解説。交絡因子と中間因子の違い、見分け方、多重共線性との関係について、具体例を交えながら分かりやすく説明しています。統計解析の結果を正確に解釈するために重要な概念です。
統計初心者向けの解説。片側検定がなぜあまり行われないのかを、両側検定との違いからわかりやすく説明しています。仮説検定の基本的な概念と、実際の研究での使い分けについて詳しく解説しています。
統計初心者向けの解説。3群以上の比較や繰り返し測定を含む複雑な研究計画がもたらす問題について、多重比較やデータの独立性の問題を交えながら分かりやすく説明しています。
統計上級者向けの解説。ベイズ構造方程式モデリング（ベイズSEM）の基本概念から実践的な活用方法まで、小標本データや複雑なモデルにおける強力な分析ツールとしての特徴を詳しく説明しています。
統計初心者向けの解説。中間解析の基本的な考え方、臨床研究での役割、実施時の注意点について、わかりやすく説明しています。
統計初心者の方にも分かりやすいように、交絡と交互作用（効果修飾因子）の違いについて、具体的な例えを交えながら徹底的に解説します。混同しやすい2つの概念を、やさしく整理します。
統計初心者向けの解説。単変量解析と多変量解析の違いについて、それぞれの特徴、使い分け、解釈の仕方を具体例を交えながら分かりやすく説明しています。
統計初心者向けの解説。統計的有意差がない結果をどのように解釈すべきか、よくある誤解と正しい理解について、具体例を交えながら分かりやすく説明しています。
統計初心者向けの解説。多重検定における閉手順やゲートキーピング法の基本的な考え方と実践的な使い方について、わかりやすく説明しています。
統計初心者向けの解説。MMRM（混合モデル反復測定）の基本から応用まで、欠損データがある場合でも適切な解析ができる理由について、わかりやすく説明しています。
統計上級者向けの解説。欠測データの最尤推定法の理論的基礎から実践的な応用まで、欠測データの統計解析の根幹となる重要な概念について、数式と具体例を交えて詳しく説明しています。
統計初心者向けの解説。混合モデルにおける相関構造の重要性と、異なる相関構造（独立、複合対称、AR(1)、非構造化など）の特徴について、具体例を交えながら分かりやすく説明しています。
統計初心者向けの解説。質問票の信頼性を評価する上で重要な指標である「クロンバックのアルファ」について詳しく解説します。この指標の意味、計算方法、解釈の仕方、そして低い場合の対処法について理解を深めましょう。
統計初心者向けの解説。ノンパラメトリック検定とパラメトリック検定の違いについて、データの性質に応じた適切な検定方法の選択について詳しく説明しています。外れ値の影響を受けにくいノンパラメトリック検定の特徴と活用場面を分かりやすく解説しています。
今後も統計解析に関する記事を追加予定です
統計学の基礎から実践まで、全9回の講座で体系的に学べます。統計初心者の方にも分かりやすく解説しています。
