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性能評価実施に必要な統計解析を例題を用いて実践的に解説します!
※オンライン会議アプリzoomを使ったWEBセミナーです。ご自宅や職場のノートPCで受講できます。
1.統計の基礎
1)データの種類(カテゴリー)からその解析方法を導きます。
2)母集団と標本の関係から抽出する数を考えます。
3)代表値とばらつき
2.分布に関する知識
1)正規分布、t分布:代表的な分布の性質を確認します。
2)正規化の手段
3.相関と関連の指標
1)3つの相関係数についてふれていきます
(ピアソン積率相関係数、スペアマン順位相関係数、ケンドール順位相関係数)
2)関連の指標
(相関比、クラメールの関連指数、ファイ係数φ(四分点相関係数)、カッパ係数)
4.回帰分析と残差分析の特徴と限界
1)単回帰式(直線回帰)
2)曲線回帰(n次回帰)
3)重回帰式、主成分回帰
4)線形関係(Deming・丹後・標準主軸・臼井)、Passing and Bablok回帰
5)残差分析、ブランド-アルトマン分析
6)ロジスティック回帰
5.検定と推定・信頼区間(点推定と区間推定)
1)検定(平均値・分散・比率・相関係数・回帰係数)
2)推定・信頼区間(平均値・分散・比率・相関係数・回帰係数)
6.分散分析と多群比較の利用方法
1)一元配置分散分析の原理
2)二元配置分散分析の原理
3)多群比較の種類と用い方
7.定量検査の精密さと正確さの評価法
8.分散分析を利用した評価法
9.分割表の解析
1)独立性の検定、適合度の検定、マクネマー検定
10.ROC分析と診断能の評価への利用
1)2×2分析における感度、特異度、適中度
オッズ比、尤度比、AUC(曲面下の面積)について
2)ROC分析を利用した応用(診断能の確認とカットオフ値の推定)
3)ROC分析での比較(AUCの差)
11.その他
メタ解析、多変量解析など