新・医学と統計(11)

JASPを使ったベイズ統計分析をご紹介していますが、ここで、ちょっとだけベイズについの知見をご紹介しておきましょう。

参考図書として;

● 「はじめての統計データ分析」（豊田秀樹：朝倉書店、2016年）では、<ポストｐ値時代>として、
    事前分布に対する批判に対して、著者はベイズ統計学の立場に立って解説しており、一読の価値があります。

● 「Rで楽しむベイズ統計入門」（石田基広：技術評論社、2018年）では、<しくみから理解するベイズ推定の基礎>

    として無情報事前・事後分布の再検討など「R」の利用方法を紹介しており「R」プログラミングでベイズを

　 シュミレーション出来ます。

 

それでは、
JASPによる「相関」の方法を例題を使ってご紹介しましょう。
例題は、

情報統計研究所の下記URLにアクセスし、
kstat.sakura.ne.jp/dbase/dbasePWBI.html

 

[Down Load (Sample of Multi-Correlation Plot)]を右クリック
↓
対象をファイルに保存
↓
保存ホルダーを選択して保存
↓
Excel でファイルを開きデータを確認
↓
Excel（.csv）形式で、例えば、「ZTT-Protein.csv」として保存しなおす。

 

JASPの実行：
*****
「ZTT-Protein.csv」の読込
↓
Regression アイコン
↓
Correlation Matrix
↓
図１　全変数（又は必要な変数）の選択　

↓
図２　分析方法の選択　Corre-2.jpg

↓
図３　分析結果の表示　Corre-3.jpg

*****

通常の相関マトリックスは以上を参考に色々やってみて下さい。

次回は、
ベイズによる相関分析をやってみましょう。

 

次回に続く！

 

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