Ayumi, I cannot thank you enough for this video! You made a very hard topic very easy to learn. This is the BEST video I found on this topic!!! You are very talented.
Thank you for the informative video! I have one question. If I have a binary variable as a dependent variable, then what statistics can be used? Could you please let me know?
Your video is very helpful. Thank you! However, the way you analyzed for parallel lines didn't show up. Could anyone explain to me how to make the parallel lines appear?
論文で記載するときには、”Test for homogeneity of means of Y measured over all time points” 等と詳しく説明したほうが良いと思います。ANOVAという記載だと、Repeated Measures ANOVAという別の分析法もあるので、そちらと間違われるかもしれません。
後からサンプルサイズではなく、パワーを計算して示すというのもやはり無意味ですか？
非常に分かりやすかったです。
ありがとうございます！！！！
いつもわかりやすい解説ありがとうございます
Dear Dr Ayumi Will it be possible to make lectures in English? Thanks
わかりやすい説明動画がとても有難いです！ 一つ質問させて頂いてもよろしいでしょうか。 持ち越し効果や時期の効果の解析を行って有意差がなかったら、４つのデータを合体して２つのデータで統計に再度かけても良いのでしょうか。 検定を重ねて行ってはならない（有意差が出やすくなってしまうため）とよく言いますが、２つの群で介入あるなしのクロスオーバー法を用いた場合 それぞれの群の前後で一回、群間で一回の、3回は検定をする必要があると思いますが、これもだめなことでしょうか。 一気に３点以上の分散分析などを使用するしかないでしょうか。 よろしくお願いいたします。
本当にありがとうございました。とても助かりました！
hi Ayumi, i subbed when you had english vids, good luck
Thank you so much. Just what I was looking for.
いつもためになるお話をありがとうございます。 EZRで70編の論文をメタ解析した場合、forest plot の上下が切れた状態で表示されます。 どのように対処したらよろしいでしょうか。ご教示お願いいたします。
EZRに関する技術的なご質問は開発者の神田先生にお問い合わせ頂けますと幸いです
新谷先生 ありがとうございます。神田先生に問い合わせてみます。
サンプル数＝１で、この内容ですと、サンプルサイズ＝ｎかと
統計のご説明非常に分かりやすく、いつも拝見しております。 さて、交絡とインターアクションの解析を行う際、対象変数（動画だと喫煙）が3項（あり、少しあり、なし）である場合の判断はどのようなものとなるのでしょうか。 お手漉きの際にご対応いただけると幸いです。
3項ある場合は、ダミー変数が2個作成されます。D1: あり対なし、D2: 少しあり対なし。交互作用項は二つのダミー変数のそれぞれに作成されます。
Legend
最近新谷先生のTH-camを発見し、わかりやすさに感動しながら勉強しています。ありがとうございます。
Ayumi, I cannot thank you enough for this video! You made a very hard topic very easy to learn. This is the BEST video I found on this topic!!! You are very talented.
I want to know how to draw a graph and how to report the findings in a dissertation. Thanks for your information.
In your example, which is the cluster variable? Thank you for the video!
Cluster variable is patient ID.
Thank you❤🎉😊
Thank you
Could you please provide english version?
Thx so much! And hope English version for all videos you provided will be coming soon❤😊
Thx❤😊
Could Professor provide English version? ❤😊
Many thanks to Prof. Ayumi Shintani; EZR tutorials and sharing now finally have an English version.
非常に分かりやすい動画をありがとうございます。 1点お伺いしたいのですが、観察研究において治療Aと治療B いずれかがより高い治療効果を持つか判定をするにあたり、患者背景をそろえるために傾向scoreマッチングという認識ですが、治療の違いではなく、退院時の合併症の有無のような、「ありなし」の二値で傾向scoreマッチングしてもよいのでしょうか。 統計初心者であり分かりずらい質問で申し訳ありません。
最初のsetwdが読み込めません。どのようなエラーか教えて頂きたいです。
いつもわかりやい解説ありがとうございます。一つ質問させてください。ANOVAでグローバル検定をされていますが、これは繰り返し測定を考慮していないシンプルなANOVAかと思います。シンプルなANOVAでどこかに有意差があることを確認してから、繰り返し測定を考慮した混合効果モデルに進むべきでしょうか？それとも、繰り返し測定を考慮したANOVAを行なってから、混合効果モデルに進むべきでしょうか？
繰り返しのあるデータの場合、シンプルなANOVAはP値の計算にバイアスがはいるため使えません。最初から混合効果モデルを使うことをお勧めします。
Easy to understand, many thanks!
質問させてください。Two-way ANOVAの動画で用いたデータ（特定遺伝子の有無による薬の効果の違い）でアウトカムを反復測定した場合、目的とするインターアクション（gene type＊drug）はどのように評価するのでしょうか。2要因の有無で4群できてしまい、どのように比較すれば悩んでいます。よろしくお願い致します。
Thank you for the informative video! I have one question. If I have a binary variable as a dependent variable, then what statistics can be used? Could you please let me know?
Thank you for this lecture professor! Would you be able to post the resp.sav for us to practice ?
わかりやすい解説をありがとうございます。線形回帰のデータ数の目安は15×説明変数とよく聞きますが、交互作用項や混合効果を入れたときはどのように考えたらいいでしょうか？必要なデータ数が増えますか？
Your video is very helpful. Thank you! However, the way you analyzed for parallel lines didn't show up. Could anyone explain to me how to make the parallel lines appear?
Ayumi, How do I obtain the within subject variance and the between variance from the random effect models?
わかりやすい解説をありがとうございました。この例の男女に相当するところが独立でない場合（例えば、右腕と左腕で違う介入をして、その変化を経時的に測定したデータ）もこの解析は使えますか？
Can I combine Roc curve for two variables and get only one value for specifity and sensitivity?
いつも動画で勉強させていただいています。動画の最後の方の、「後付けの項目についての多重性の補正」というのは具体的にはどのような方法があるのでしょうか？
いつもわかりやすい解説をありがとうございます。この動画で言及している順序ロジスティク回帰について解説してほしいです。ロジスティクス回帰と似てますか？
順序アウトカムをすべてのカット値で2値化して、それぞれに通常のロジスティック回帰を行い結果を統合する感じの回帰分析です。結果がオッズ比であらわされます。こちらは英語のビデオになりますが、ご参考にしていただければ幸いです。th-cam.com/video/IaH5rwwcE9g/w-d-xo.html
分かりやすくまとめて頂きありがとうございます。特にlog後のt検定、非正規、正規分布での検出力のグラフには感銘を受けました。本当にありがとうございます。
How can we decide cutoff for multiple biomarkers combined in a single ROC?
There is no easy way to find a cutoff for each marker when a model combines multiple markers.
Hello Dear Ayumi Thanks for your great videos, I have some questions, May I ask you email address?
I want use Propensity Score Matching on my thesis. Would be possible to book a session with you?
Sorry, we do not provide a private session.
とてもわかりやすい講義で勉強になりました。質問ですがグローバル検定（ANOVA(res)））は論文でどう記載すればよろしいでしょうか。MMRM（反復測定混合モデル）ANOVAと記載している日本語論文をみましたがそのような記載でよろしいのでしょうか。
論文で記載するときには、”Test for homogeneity of means of Y measured over all time points” 等と詳しく説明したほうが良いと思います。ANOVAという記載だと、Repeated Measures ANOVAという別の分析法もあるので、そちらと間違われるかもしれません。
お忙しい中返信ありがとうございます。混合効果モデルで解析することを方法で述べておいて、結果は次のような感じでよろしいでしょうか。各年令の口腔内の長さの平均値の均一性はP<0.01で棄却された。10歳時（ベースライン）と比較し8歳時の口腔内長は有意に短く（P<0.01）、12歳時、14歳時は有意に長かった（P<0.05、P<0.001）。
実用的で良くわかった気がします。
わかりやすいです！
いつも勉強させていただきます。 質問させていただきたいのですが、 ①多変量解析をするとなると、サンプルサイズ計算が成り立たなくなる気がするのですが、いかがでしょうか ②多くのRCT+多変量解析をした研究でtrialsなどを見ても多変量解析することの記載がなく、恣意的に感じてしまいます。 いかがでしょうか。
RCTで多変量解析をするときは、あくまでも解析前に何をモデルに共変量として入れるのかを決めておけば、後だしジャンケンにはなりません。症例数は、モデルに入れる説明変数の数で最低限必要な数を見積もることができます。多変量解析の必要症例数については、こちらをご覧ください。多変量解析―説明変数の選び方（新谷歩） | 2011年 | 記事一覧 | 医学界新聞 | 医学書院 (igaku-shoin.co.jp)
たいへんわかりやかったです！ありがとうございます😀
number at riskありの生存曲線はezrだとどうやって作るんですか？時間依存性共変量を含む多変量解析まではできたんですが。
グラフ上に自動では表記されませんので、 Mantel.Byar()関数をR consoleに貼り付けて実行してから Mantel.Byar(plot=1) とタイプすると、表が出力されます。その表のna とnbのコラムに数字が計算されますので、それをPPT等でご自身でグラフ上に書いていただければと思います。
@@ayumishintani7044 ありがとうございます！実は先日メールで相談させていただいたものです！無事解析できて論文投稿できそうです👍
わかりやすい説明ありがとうございました。 モデルの選択時に尤度比検定を行っておりましたが、有意差がでなければAICやBICの小さい方を当てはまりの良いモデルとして選択して良いでしょうか。
ご質問の意図が分かってないかもしれませんが。。。ランダム効果が切片のみ入ったモデルとランダム効果が切片と傾きの両方に入ったモデル間の比較で尤度比検定を行って有意差が出なければシンプルなモデル（切片のみ）を採用すればよいと思いますので、そこでさらにAIC、BICで比べないかもしれませんが。。。
What about repeated-measure ANOVA?