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橡07第１章1_H160203_.PDF

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 http://www.moj.go.jp/press/090130-1.html 55 56 57

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~ ~ NO YES ~ ( NO YES ) YES NO NO YES ~ ( NO YES ) YES NO 1 1 NO 2 NO 2YES YES 1 (1) 25 26 2 3 () () () () 4 () () 5 6 () 7 () 8 9 1-3-1 10 3 11 12 ~1. (1) () () (2) (3) () (4) () () (5) (6) (7) (1) (2)

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13 50 15 6.0 0.25 220 23 92 960 16 16 3.9 3.9 12.8 83.3 7 10 1150 90 1035 1981 1850 4700 4700 15 15 1150 1150 10 12 31 1.5 3.7%(224 ) 1.0 1.5 25.4%(1522 ) 0.7 30.6 1835 ) 0.7 1.0 40.3 (2421 ) 7.3

StatLight詳細パンフレット.doc

For Personal Computers Running on The Microsoft Excel Windows 98,2000,NT,XP Statistical method Side Model F-test 0 1,5 Student-t 1,2 1,5 Welch-t 1,2 1,5 Wilcoxon (Mann-Whitney) test 1,2 1,5 Permutation

会津若松市民の運動行動における変化ステージの評価

2 Bandura1977 2000 Bandura 50 36 3 4 MarcusSimkin1993 2002 6 6 6 6 1995 2000.81 1998 1995 2000.91 2000 5 .65 1986.83 Marcus et al1992 2002 Pros.81 Cons.80 Pros Cons Pros Cons 6 7 8 9 10 11 12 13 5 Tukey

54 144 144 144 144 144 80 152 84 122 HTML

54 144 144 144 144 144 80 152 84 122 HTML P20 P24 P28 P40 P54 P84 P122 P138 P144 P152 P220 P234 P240 P242 1 1-1 1-2 1-3 1-4 1-5 1 1-6 1 2 2-1 2-2 A C D E F 2 G H I 2-3 2-4 C D E E A 2

JMP による 2 群間の比較 SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2008 年 3 月 JMP で t 検定や Wilcoxon 検定はどのメニューで実行できるのか または検定を行う際の前提条件の評価 ( 正規性 等分散性 ) はどのメニューで実行できるのかと

JMP による 2 群間の比較 SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2008 年 3 月 JMP で t 検定や Wilcoxon 検定はどのメニューで実行できるのか または検定を行う際の前提条件の評価 ( 正規性 等分散性 ) はどのメニューで実行できるのかというお問い合わせがよくあります そこで本文書では これらについて の回答を 例題を用いて説明します 1.

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16.4 35.6 44.6 49.3 49.3 51.8 60.5 69.0 81.0 78.2 78.7 77.9 82.9 88.4 88.5 98.7 26,931 25,31 11,03 16,256 10,32 6,872 60.36 40.80 62.26 11,189 10,62 12,56 11,46 6,985 60.95 12,87 7,919 61.53 12,44 7,657

四校＿目次～巻頭言.indd

107 25 1 2016 3 Key Words : A 114 67 58.84 Mann-Whitney 6 1. 2. 3. 4. 5. 6. I. 21 4 B 23 11 1 9 8 7 23456 108 25 1 2016 3 78 9 II. III. IV. 1. 24 4 A 114 2. 24 5 6 3. 4. 5. 3 42 5 16 6 22 5 4 4 4 3 6.

■サイトを定義する

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学位論文作成のための疫学 統計解析の実際 徳島大学大学院 医歯薬学研究部 社会医学系 予防医学分野 有澤孝吉 (e-mail: [email protected]) 本日の講義の内容 (SPSS を用いて ) 記述統計 ( データのまとめ方 ) 代表値 ばらつき正規確率プロット 正規性の検定標準偏差 不偏標準偏差 標準誤差の区別中心極限定理母平均の区間推定 ( 母集団の標準偏差が既知の場合

Microsoft PowerPoint - 医学統計のつぼ.ppt

日本補綴学会第 114 回学術大会 研究教育研修 Ⅰ 2005.10.1. 医学統計のつぼ 国立保健医療科学院技術評価部 横山徹爾 研究計画 データの整理 検定とは? 数量データの差の検定 質的データの差の検定 検定と区間推定 関連の分析 22 つの数量データの関連 研究計画時に行うこと 目的 仮説を明確に 最終的なまとめの図表を頭に描いておく 統計解析手法も決めておく とはいえ 統計学の基本が分かっていないと

仮説検定の手順

2018 年 4 月 4 日 ( 東京 ) 仮説検定とその手順 基礎編 折笠秀樹 ( 富山大学 ) 折笠秀樹富山大学 で検索 折笠秀樹教室 前提 統計学には 記述統計 Descriptive statistics ( ナイチンゲール コレラ ) 推測統計 Inferential statistics (R.A. フィッシャー ) 仮説検定 (Hypothesis testing) 推定 信頼区間 (Estimation/

2003 10 2003.10.21 70.400 YES NO NO YES YES NO YES NO YES NO YES NO NO 20 20 50m 12m 12m 0.1 ha 4.0m 6.0m 0.3 ha 4.0m 6.0m 6.0m 0.3 0.6ha 4.5m 6.0m 6.0m 0.6 1.0ha 5.5m 6.5m 6.0m 50m 18 OK a a a a b a

IP S ( :H ) ( ) ( :H22 4

90 30 440 8515 4 101 0532 54 5111 0532 53 1379 IP 1. 2. 3. 11 1 1. 2. 12 0 1 2 3 8 0 8 0 8 S 5 5 0 5 2 1 13 0 5 0 4 (:H22 4 28 ) 1 1 0 5 () (:H22 4 28 ) 1 2 5 0 (: ) ー (: ) ー1 0 0 0 0 (: ) 1/26 50P7 21

Stata 11 Stata ROC whitepaper mwp anova/oneway 3 mwp-042 kwallis Kruskal Wallis 28 mwp-045 ranksum/median / 31 mwp-047 roctab/roccomp ROC 34 mwp-050 s

BR003 Stata 11 Stata ROC whitepaper mwp anova/oneway 3 mwp-042 kwallis Kruskal Wallis 28 mwp-045 ranksum/median / 31 mwp-047 roctab/roccomp ROC 34 mwp-050 sampsi 47 mwp-044 sdtest 54 mwp-043 signrank/signtest

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2015/10/1 第 1 回 医学統計勉強会 東北大学病院循環器内科 東北大学臨床研究推進センター 共催 東北大学大学院医学系研究科 EBM 開発学寄附講座 宮田 敏 医学統計勉強会 10 月 2 日 ~11 月 26 日 (11 月 12 日を除く ) 木曜日 19:00~20:30 臨床大講堂 第 1 回 基本統計量 第 5 回 比率と分割表 第 2 回 回帰分析 第 6 回 継時的繰り返し測定データの解析

2

2007 8 12 1 Q&A Q1 A 2007 6 29 2008 1 1 14 1 12 1 2 3 1 1 13 1 2 15 1 1 2 Q2 A 627 1 20 1 1 3 15 2003 18 2 3 4 5 3 406 44 2 1997 7 16 5 1 1 15 4 52 1 31 268 17 5 60 55 50 1999 3 9 1999 3 39 40 44 100 1

Study on Patch Test Reagent for Titanium NAKAJIMA Koki Fixed Prosthodontics, Department of Restorative Sciences, Division of Oral Health Sciences, Gra

Study on Patch Test Reagent for Titanium NAKAJIMA Koki Fixed Prosthodontics, Department of Restorative Sciences, Division of Oral Health Sciences, Graduate School, Tokyo Medical and Dental University (Chief

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163 21 9 22 6 23 3 37 50 6 164 62 4 JEL C93 H44 R41 R48 21 9 23 22 6 23 3 11 23 6 2003 5 2 165 3 3 2003 2009 5 1999 11 1999 6 2003 2003 ETC ETC 1,000 166 62 4 ETC 1,000 3 2009 4 9 2 1,000 2008 9 1,000

試験群設定による統計解析の選択法を表 4 に示した. 表 4. 検定手法の選択 単に両者の差は両側検定で, 強弱の問いかけは片側検定を採用する 群構成 比較対象 使用統計 2 群のみの設定 2 群間一回のみ Aspin-Welch の t- 検定 対照 (x 0 ), 低用量 (x 1 ), 中用量

第 9 章統計解析法の選定 1. 多重比較 範囲検定の群間組み合わせおよび検出力の比較 Dunnett および Duncan の多重範囲検定と比較しても Scheffé の検定は検出力が低いことがわかる. この理由は, 対比の組み合わせが Dunnett,Tukey および Duncan の検定に比較して多いためである ( 橋本,1997). 各検定の全対の比較で 5% を保証している. 表 1 に

R EZR 2013 11 5 *1 1 R 2 1.1 R [2013 11 5 ]................................ 2 1.2 R................................................ 3 1.3 Rgui......................................... 3 1.4 EZR...................................................

R EZR 2016 10 3 *1 1 R 2 1.1 R [2016 10 3 ]................................ 2 1.2 R................................................ 3 1.3 Rgui......................................... 3 1.4 EZR...................................................

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EZR による医学統計入門 第 2.0 版 下川敏雄 和歌山県立医科大学附属病院臨床研究センター 1

EZR による医学統計入門 第 2.0 版 下川敏雄 和歌山県立医科大学附属病院臨床研究センター 1 2 目次前章 : 本資料の概要... 1 0.1 EZR の概要とインストール方法... 1 0.1.1 EZR の概要... 1 0.1.2 EZR のインストール :Windows の場合... 1 0.1.3 EZR のインストール :MacOS の場合... 2 0.1.4 EZR の起動...

doi: /jjsnr 研究報告 - 2 Reality Shock in Nurses in their Second Year after Graduation Yoko Suzuki Yoshiko Kawatsu Key Words nurse, r

doi:10.15065/jjsnr.20170525014 - 研究報告 - Reality Shock in Nurses in their Second Year after Graduation Yoko Suzuki Yoshiko Kawatsu Key Words nurse, reality shock, workplace はじめに 2 2014 2 2010school to work

際 正規分布に従わない観測値に対して通常の t 検定を適用した場合 どのような不都合が生じるかを考える 一般に通常の t 検定や Wilcoxon 検定などの仮説検定を行う場合 2つの処理の間に差がないことが真実であるにもかかわらず差があると主張する過誤確率 ( 第 1 種の過誤確率 ) 2つの処理

連載 第 2 回 医学データの統計解析の基本 2 つの平均の比較 * 朝倉こう子 濱﨑俊光 Fundamentals of statistical analysis in biomedical research:two-sample tests for comparing means 1 基礎研究や臨床研究を問わず医学研究において 新しい化合物や治療法を発見し その性能を特徴づける場合 何らかの対照

中高生を中心とした子供の生活習慣づくりに関する検討委員会 第3回 配付資料その3

( 2 1) 1)-1: 1025 20081367775 800mg 800mg800mg800mg 800mg800mg [Osami Akimitsu, Kai Wada, TerukiNoji, NozomiTaniwaki, MiladaKrejci, Miyo Nakade, Hitomi Takeuchiand Tetsuo Harada (2013) The relationship

Ⅱ. 用語の操作的定義 Ⅲ. 対象と方法 1. 対象 WAM NET 2. 調査期間 : 3. 調査方法 4. 調査内容 5. 分析方法 FisherMann-Whitney U Kruskal-Wallis SPSS. for Windows 6. 倫理的配慮 Vol. No.

研究報告 The Relation Between the Manager s Administrative Abilities Including Business Activities in Visiting Nursing Stations and the Station s Financial Profits Chisato Fujii Akiko Akama Mariko Ohtake Ikuko

Microsoft PowerPoint - 医学統計の応用のこつ2006.ppt

日本補綴歯科学会第 115 回学術大会 研究セミナー Ⅰ 2006.7.9. (7/9 修正版 ) 医学統計ののこつ 国立保健医療科学院技術評価部横山徹爾 研究目的を明確にしよう 研究計画時に行うこと 目的 仮説を明確に最終的なまとめの図表を頭に描いておく統計解析手法も決めておく とはいえ 統計学の基本が分かっていないと これらを考えることができない 本日の学習目標 : 目的 ( この研究で言いたいこと

: : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :

1 1 1 1.1 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 1 1.2 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 1 1.2.1 t :

こんにちは由美子です

1 2 . sum Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max ---------+----------------------------------------------------- var1 13.4923077.3545926.05 1.1 3 3 3 0.71 3 x 3 C 3 = 0.3579 2 1 0.71 2 x 0.29 x 3 C 2 = 0.4386

. 測定方法 7 尺度化 ( 数値化 ) 8 絶対判断 評点法採点法カテゴリー尺度法 図示法 / 線分法 心理物理学的測定法 相対判断 分類法 格付け分類法 順位法 一対比較法 リッカート法 カテゴリー尺度法 / 評定尺度法 あなたは ですか? 9 SD(Semantic Differential)

内容. 感性評価 官能評価. 感性評価 官能評価の考え方 測定方法. 測定方法. 統計学 ( 概略 ). 感性評価 官能評価 官能評価と感性評価 官能評価 ヒトの感覚に基づいて評価をおこなうこと 感性評価 ヒトの感性に基づいて評価をおこなうこと イメージや嗜好などを含む 測定尺度 分析型官能評価 (Ⅰ 型官能評価 ) S.S. Stevens 人間が測定器のかわり 品質検査や工程管理嗜好型官能評価

ツムラ医療用漢方製剤一覧（ポケット判）2012年1月制作

α β a s d f g h a s d f a s - g g Gg g g g g asdd B a 79 e 6 s 3 a s d 80 1 6 42 53 55 56 62 s s 241 262 243 225 148 104 213 81 246 60 g 56 g a 58 a ƒ ƒ 265 97 172 267 163 180 134 260 154 85 101 128 1

WebClass

WebClass ver.9.03 2011 / 3 2011 WebClass Japan Ltd. WebClass 1.... 4... 4» /...4... 5»...5 /... 6» /...6 /... 8»...8... 10»... 11»... 11»... 11 /... 12»... 14... 15... 15 2.... 17 /... 17»... 17»... 17

101NEO資料

Version 1.5 Tutorial PDF ... 1. PDF... 2 -.... 2 -. PDF... 2 -.... 4 -. HTML... 4 -. PDF... 5 -.... 7 -.... 8 Tutorial PDF Tutorial PDF - Page 1 Tutorial PDF - Page 2 Tutorial PDF - Page 3 Tutorial PDF

NOSAI NOSAI

F NOSAI NOSAI F F NOSAI NOSAI F NOSAI NOSAI NOSAI NOSAI NOSAI NOSAI Computed Radiography CR X Computed Radiography System FCR PRIMA T X PORTA 380HF GT GC GS RNRTREDRN DRTDRE IP GS RE IP CR NOSAI HH mm

第 7 章順位和検定 第 7 章分布を利用しない順位和検定この検定法は, 定量値に対する平均値の差の吟味ではなく, 定量値を大きさの順番に置き直し, その平均順位の差を吟味する検定法である. したがって, 応用される値は, 平均値に対してかなり広い分布をしている非正規性データ, 区間中の発生率, ス

第 7 章分布を利用しない順位和検定この検定法は, 定量値に対する平均値の差の吟味ではなく, 定量値を大きさの順番に置き直し, その平均順位の差を吟味する検定法である. したがって, 応用される値は, 平均値に対してかなり広い分布をしている非正規性データ, 区間中の発生率, スコア化データおよび等分散検定で有意差を示した集団について用いられる. 一部の統計学者は, 生物の反応に対して順位和検定の方が分布を利用した検定法と比較して有用と述べている.

DATA Sample1 /**/ INPUT Price /* */ DATALINES

3180, 3599, 3280, 2980, 3500, 3099, 3200, 2980, 3380, 3780, 3199, 2979, 3680, 2780, 2950, 3180, 3200, 3100, 3780, 3200 DATA Sample1 /**/ INPUT Price @@ /* @@1 */ DATALINES 3180 3599 3280 2980 3500 3099

Taro12-ホームルーム活動指導資料

13 22 30 35 41 43 46 49 52 58 62 69 72 75 1 2-1- FAX 7 1 2 3 4 1 2-2- 1 2 1 2 3-3- -4- -5- -6- -7- -8- -9- -10- -11- -12- 1 1 2 1 2 1-13- -14- -15- -16- -17- 77 68 65 57 56 53 50 50 50 50 40 45 44 43 42

06_学術_技師の現状および将来需要_武藤様1c.indd

Arts and Sciences Employment environment of Radiological Technologists 1 2 1 2 1 2 1 2 Key words: Starting salary Demands and supplies Radiological Technologists, Job postings Summary The purpose of this

Medical3

Chapter 1 1.4.1 1 元配置分散分析と多重比較の実行 3つの治療法による測定値に有意な差が認められるかどうかを分散分析で調べます この例では 因子が1つだけ含まれるため1 元配置分散分析 one-way ANOVA の適用になります また 多重比較法 multiple comparison procedure を用いて 具体的のどの治療法の間に有意差が認められるかを検定します 1. 分析メニュー

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運転労働者の腰痛特異的 QOL とその関連要因 奈良産業保健推進センター 所長産業保健相談員産業保健相談員産業保健相談員産業保健相談員 有山雄基鴻池義純車谷典男上坂聖美井上俊之 奈良県立医科大学地域健康医学教室 助教冨岡公子 はじめに 奈良県労働局調べによれば 平成 19 年の業務上疾病の発生のうち負傷による腰痛が約 6 割を占めている 一方 腰痛予防対策指針では 腰痛多発職種の一つに長時間の車両運転を挙げている

C033** of 7 C034** PEG-IFN-2b + IFN -2b + 78 HCV-RNA PEG-IFN-2b IFN-2b n=250 n=200 n= =10 % % 85 % 74 % %

2.7.6.9 2.7.6.9.1 Genotype 1 C PEG-IFN-2b+ C033* Genotype 1 C PEG-IFN-2b + IFN-2b + 2.7.6-54 2.7.6-54 C033* 1 of 7 Genotype 1 C PEG-IFN-2b+ Genotype 1 C PEG-IFN-2b + IFN-2b + 24 HCV-RNA 48 24 follow-up

Rによる統計処理 (中島)　　　　　　2010/04/30

習うより 慣れよう! (R による統計処理 ) はじめに 私は Rによる統計処理の仕方について話したいと思います 多くの4 年生は統計処理をしたことがないと思うので まずは統計の話から始めていきたいと思います それから R におけるデータの扱い方 検定のかけ方 検定結果の見方等について説明していきます R は優れたフリーソフトウェゕなので これから研究活動を進める上で R を使えると非常に便利だと思います

- 1 - A B C D E or or D or or d - 2 - A p18 P19 P21-3 - - 4 - B 2001 P21 P18 P19-5 - - 6 - C P21-7 - - 8 - D P21-9 - P16-10 - E - 11 - RT-PCR - 12 - P16-13 - P21-14 - P16-15 - - 16 - - 17 - Yes No Yes

ο ADL a Body Mass Index(kg/m 2 ) SAKAI SE 23120R 160mm65g 1fl 2fl0 90 3fl HE CJES20K 45cm 43.5cm

Vol14 No1 2004 145 156 Λ1 Λ2 ADLActivities of Daily Living 26670.1 ± 6.9 BMIBody Mass Index ADL ADLActivities of Daily Living 1) ADL 2) BBSBerg Balance Scale 3) ADL 4;5) Λ1 Λ2 921 8013 1-6-2 145 146 1

....671-......3.Z...QXD (Page 1)

http://www.mhlw.go.jp/topics///tp- /.html , ..,,, .......... p. p. p. p. p. p. p. p. p http://bktp.org/news/. pp.- pp. -. pp. -. pp.-. COE pp.-. pp.-. pp.-. pp. -. pp.-. pp.-. ESRI Discussion

こんにちは由美子です

Analysis of Variance 2 two sample t test analysis of variance (ANOVA) CO 3 3 1 EFV1 µ 1 µ 2 µ 3 H 0 H 0 : µ 1 = µ 2 = µ 3 H A : Group 1 Group 2.. Group k population mean µ 1 µ µ κ SD σ 1 σ σ κ sample mean

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011/4/13 付録 A1( 推測統計学の基礎 ) 付録 A1 推測統計学の基礎 1. 統計学. カイ 乗検定 3. 分散分析 4. 相関係数 5. 多変量解析 1. 統計学 3 統計ソフト 4 記述統計学 推測統計学 検定 ノンパラメトリック検定名義 / 分類尺度順序 / 順位尺度パラメトリック検定間隔 / 距離尺度比例 / 比率尺度 SAS SPSS R R-Tps (http://cse.aro.affrc.go.jp/takezawa/r-tps/r.html)

本日の内容 はじめに - 多変量解析の簡単な説明 - RT m/z 強度(Intensity) の関係 - 解析を行う際に考慮すべき注意点 BLBに感染したRiceの解析例 ( 差分解析の例 ) - データ正規化 (Normalization) - Fold Analysis( 倍率変化を用いた解析

LC/MS GC/MS データ解析セミナー - GeneSpring MS トレーニングセミナー 本日の内容 はじめに - 多変量解析の簡単な説明 - RT m/z 強度(Intensity) の関係 - 解析を行う際に考慮すべき注意点 BLBに感染したRiceの解析例 ( 差分解析の例 ) - データ正規化 (Normalization) - Fold Analysis( 倍率変化を用いた解析 )