spss-statistics2020

SPSSによる傾向スコア・マッチングの方法・手順は？（プロペンシティスコア）propensity score (PS) matchingキャリパーの設定方法は？ このページではSPPSによる傾向スコア・マッチングの方法や手順をわかりやすく解説させていただきます． SPSSのケースコントロールの一致の機能を用いた傾向スコア・マッチングの方法について解説いたします． またキャリパー（caliper）を傾向スコアの標準偏差の0.20倍とし，非復元抽出による1対1の最近傍マッチングを行う方法についても解説いたします．

このページではSPSSを使って検者間信頼性・検者内信頼性の指標である級内相関係数（ICC：Intraclass correlation coefficients）を算出する方法を解説しております．また順序尺度データや名義尺度データにおける信頼性の指標となるカッパ（κ）係数の算出方法についても解説しております．また級内相関係数（ICC）やカッパ係数の判定基準についてもご説明いたします．最後に信頼性の範囲制約性の問題についても解説いたしました．

SPPSによる多重ロジスティック回帰分析の結果の見方についてわかりやすく解説いたします．ロジスティック回帰モデルにおけるオッズ比，偏回帰係数・AIC・Hosmer-Lemeshow（ホスマー・レメショウ）検定について解説します．また論文投稿する際の記載方法についてもご紹介させていただきます．

SPPSによる多重ロジスティック回帰分析をわかりやすく解説させていただきます．従属変数（目的変数）と独立変数（説明変数）について，尤度比検定・Wald（ワルド）検定による変数選択の方法についても解説いたします．また多重共線性や，ロジスティック回帰分析を行うに当たって必要なサンプルサイズ（標本数・n数）についても解説いたします．

この記事ではSPSSによる階層的重回帰分析について主に強制投入法とステップワイズ法の手順について，そして階層的重回帰分析の結果の見方について解説いたしました．交絡となる要因を強制投入し，その他の従属変数と関連することが予測される要因をステップワイズ法を用いた重回帰分析を行うことで，交絡を調整した上で従属変数と独立変数との関連性を明らかにすることが可能となります．

SPSSによる重回帰分析について主に出力された結果の見方，論文や学会発表における結果の書き方について解説しました．結果の解釈の方法についても標準化偏回帰係数や非標準化係数についても解説しました．最後に残差分析とダービン・ワトソン比（Durbin-Watson ratio）について解説しました．

SPSSによる重回帰分析の方法について解説します．主には相関係数や分散インフレ要因からみた多重共線性の判断，名義尺度のダミー変数化について解説しております．また独立変数の数を考慮した上でどのくらいのn数（サンプルサイズ）が必要なのかについても解説しております．さらに独立変数の投入方法（強制投入法・ステップワイズ法）についても解説しております．

医療従事者・研究初心者の方向けに統計解析ソフトSPSS Statistics 25.0（IBM社製）を使って統計解析のお手伝いを致します．

SPSSを用いたFriedman検定（ノンパラメトリック検定，対応のある3群以上の比較）の方法についてご紹介いたします．検定結果の見方に加えて，箱ひげ図・効果量の算出方法やその解釈の方法についてもご説明いたします．素人にもわかりやすく解説いたします．また事後検定（多重比較法）として用いられるBonferroni法についても解説します．

SPSSを用いたKruskal-Wallis検定（クラスカルワリス検定・クラスカルウォリス検定）　の方法についてご紹介いたします．検定結果の見方に加えて，箱ひげ図・効果量の算出方法やその解釈の方法についてもご説明いたします．素人にもわかりやすく解説いたします．また事後検定（多重比較法）として用いられるSteel-Dwass法についても解説します．