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超入門! Rでできるビジュアル統計学 解析編 学会・論文発表に役立つデータ可視化マニュアル

超入門! Rでできるビジュアル統計学 解析編  学会・論文発表に役立つデータ可視化マニュアル
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筆頭著者 藤井 亮輔 (著)

藤田医科大学医療科学部 助教、藤田医科大学医療科学部 助手

その他の著者 坪井良樹 著

金芳堂

電子版ISBN

電子版発売日 2023年4月19日

ページ数 184

判型 B5変

印刷版ISBN 978-4-7653-1950-8

印刷版発行年月 2023年4月

DOI https://doi.org/10.50910/9784765319508

書籍・雑誌概要

因果推論や機械学習をはじめとする統計学的な手法が注目を集め、その方法論に関する書籍が多く刊行されている。その一方で、解析を通じて得られる結果の可視化について扱われることはほとんどない。
前著『ビジュアル統計学』では棒グラフや箱ひげ図などの記述的なグラフを扱ったので、今回は主に統計解析を伴う可視化について扱う。例えば、多変量の相関プロット、ROC曲線、生存曲線、回帰係数の推定値、メタアナリシスの可視化などである。これらは記述統計のグラフと比較して、論文のメインフィギュアとなることが多い。このような図をどのように読み取るのか、そしてどのようなデータを用意して実際に作成するのかを示す書籍。

目次

Part1 Rの紹介と前準備
[1-1]RとRStudioの基本
[1-2]データのインポートと前処理
[1-3]ggplot2の基本
本書で使用するデータセット一覧
本書で使用するパッケージのインストールと呼び出し

Part2 相関と回帰分析の可視化
[2-1]相関係数のヒートマップ(Correlation matrix)
[2-2]回帰分析1―線形な関係(Regression analysis: Linear relationship)
[2-3]回帰分析2―非線形な関係(Regression analysis: Non-linear relationship)
[2-4]回帰分析3―点推定値と信頼区間(Point estimate and confidence interval)

Part3 因果推論の可視化
[3-0]因果推論の導入
[3-1]傾向スコア分析(Propensity score regression analysis)
[3-2]回帰不連続デザイン(Regression discontinuity design)
[3-3]差分の差分法(Difference in differences design)
[3-4]DAG(Directed acyclic graph)

Part4 メタアナリシスの可視化
[4-1]フォレストプロット(Forest plot)
[4-2]ファンネルプロット(Funnel plot)
[4-3]ネットワーク・メタアナリシス(Network meta-analysis)

Part5 生存時間解析の可視化
[5-1]生存曲線(Survival curve)
[5-2]スイマープロット(Swimmer plot)
[5-3]スパイダープロット(Spider plot)

Part6 臨床検査学・診断学の可視化
[6-1]ROC曲線(Receiver operating characteristic curve)
[6-2]ブランド・アルトマンプロット(Bland-Altman plot)

Part7 生命医科学の可視化
[7-1]次元圧縮(Dimensionality reduction)
[7-2]ボルケーノプロット(Volcano plot)
[7-3]系統樹(Phylogenetic tree)

BOX
1-1 RとRStudioの役割とメリット
1-2 SourceペインとConsoleペインの役割
1-3 Rコマンドの注意点
2-1 エラーメッセージの解決策
3-1 調整変数の選択方法~バックドア基準を基に~
4-1 ファンネルプロットが非対称性になるメカニズム
6-1 感度と特異度

Column
1 gtsummaryパッケージによる表での可視化
2 画像の保存形式(ビットマップ/ベクター)
3 記述統計に関する発展的な可視化
4 欠測値の可視化
5 データハンドリングのTips

索引
あとがき
著者プロフィール

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