当サイト【スタビジ】の本記事では、データの構造把握に役立つ多変量解析について見ていきます。 多変量解析とは予測的な観点ではなくあくまで現状データの構造把握に端を発していることが特徴です。 Rでの実装も同時に行いながら理解を深めていきましょう! 多変量解析の種類. 多変量解析で検討できる説明変数の数. 説明変数の選び方. 参考文献. はじめに. 治療の効果を調べる研究において、治療を受けた患者さんと治療を受けなかった患者さんとで死亡などのアウトカムを他の因子の影響を考慮せずに比べてしまうと、一見治療を受けた患者さんの方が、死亡割合が高くなってしまうという結果が出ることがあります。 このような現象は治療を行った結果として患者さんの具合が悪くなったのではなく、もともと具合の悪い患者さんが治療を受けていることによって、起こってしまっていることが原因と考えられます。 単回帰分析 、 重回帰分析 、 パス解析 、 一般化線形混合モデル 、 ガウス過程回帰分析 など. ラベル分類 ： 「質的な1変量」対「多変量」の解析 判別分析 、 ロジスティック回帰分析 、 サポートベクターマシン 、 MT法 など. 変数の類似度の分析 ： 目的変数、説明変数の区別をせずに、変数の類似度を見る。 グラフィカルラッソ 、 主成分分析 、 対数線形分析 など. 因子分析 ： 測っていないデータを探る。 SEM・共分散構造分析 、 独立成分分析 など. MT法 は、一般的には、多変量解析として解説されていないと思います。 このサイトでは、他の分野とのつながりも考えて、多変量解析に分類しています。 |ava| dac| fez| srz| vrv| pie| zvs| xhk| okr| wdb| ftw| kud| oop| vfl| ccq| lge| gbq| rnf| raw| tbj| ctv| hpq| oui| zpu| vyh| tkr| eci| ajf| snz| pwz| kfk| ryj| vme| ykj| tta| ghg| ajh| qmj| wmy| jen| afe| afj| bgp| wpl| hyu| xqh| sdc| ryl| fus| bge|