お知らせ

• R での解析に使用したパッケージ一覧を出力する機能の技術的解説を Qiita に投稿しました。
  • https://qiita.com/emuyn/items/b02c57880149ac5fb5c7

• R の統計解析結果を AI に解説させる機能の技術的解説を Qiita に投稿しました。
  • https://qiita.com/emuyn/items/29c773e2008ee204088c

* サンプルサイズ・検出力計算アプリを大幅アップデート: EZR準拠の正規近似からR標準ライブラリへ移行し、より正確な計算を実現。

• 2群の比率の比較のためのサンプルサイズの計算 / 検出力の計算: pwrパッケージ（pwr.2p2n.test）を使用したCohen's h効果サイズベースの計算に変更。
• 1群の比率を既知の比率と比較するためのサンプルサイズの計算 / 検出力の計算: pwr.p.test関数とES.h関数を使用した計算に変更。
• 2群の平均値の比較のためのサンプルサイズの計算 / 検出力の計算: pwr.t2n.test関数を使用したCohen's d効果サイズベースの計算に変更。
• 対応のある2群の比較のためのサンプルサイズの計算 / 検出力の計算: power.t.test関数を使用し、自前計算とクラウドRの不整合を解消。

* 新規追加アプリ:

• 反復測定ANOVAのためのサンプルサイズの計算 / 検出力の計算: WebPowerパッケージ（wp.rmanova）を使用。単一群・複数群対応、主要効果選択、球面性補正に対応。
• マクネマー検定のためのサンプルサイズの計算 / 検出力の計算: 対応のある2×2表データに特化。標準的なカイ二乗法による計算。
• 相関係数の検定のためのサンプルサイズの計算 / 検出力の計算: Fisher Z変換を使用、WebPowerパッケージと完全互換の高精度計算。
• 重回帰分析のためのサンプルサイズの計算 / 検出力の計算: pwr.f2.test関数を使用したCohen's f²効果サイズベースの計算。

* 対応のある比率の比較（McNemar検定）を改良しました。

• 正確確率法: 二項分布による正確検定を新規追加。
• Mid-p法: 正確検定の改良版（現在推奨される手法）を新規追加。
• 統計学的根拠: Fagerland et al. (2013) の研究に基づく推奨手法。Mid-p法を使用することで大きく誤ることがなく、安心して解析できます。
• 実用的指針: 統計学的根拠がある場合や査読者からの要求があれば、他の手法の結果も選択可能。

構造方程式モデリング (SEM)を新規追加しました。

• 測定モデルと構造モデルの統合: 観測変数と潜在変数（因子）の関係、および潜在変数間の因果関係を同時に分析。
• 柔軟な因子設定: 各因子に変数を自由に割り当て。因子間の因果関係も直感的に設定可能。
• 複数の推定方法: ML (最尤法)、MLR (ロバスト最尤法)、WLSMV (重み付き最小二乗法) に対応し、データ特性に応じた選択が可能。
• 包括的適合度評価: CFI、TLI、RMSEA、SRMR等の指標による自動判定と修正指数による改善提案。

• 複数の説明変数によるデータ分析に判別分析を新規追加しました。
  • 線形判別分析 (LDA)・二次判別分析 (QDA): 群間で共分散行列が等しいと仮定するLDAと、群ごとに異なる共分散行列を許容するQDAの両方に対応。
  • 交差検証オプション: Leave-One-Out交差検証による汎化性能の客観的評価が可能で、過学習の検出に有効。
  • 包括的前提条件チェック: 正規性検定 (Shapiro-Wilk)、多重共線性の確認 (相関行列)、サンプルサイズ適切性の自動診断。
  • 可視化: 判別結果の散布図 (2変数時)、混同行列のヒートマップによる分類性能の直感的把握。

• 階層線形モデル (HLM)を新規追加しました。
  • 階層構造データの分析: 学校内の生徒、病院内の患者、企業内の従業員など、グループ内の個人データを適切に分析。
  • 3つのモデル仕様: ランダム切片モデル、ランダム傾きモデル、切片のみモデル (無条件モデル) に対応。
  • ICC自動計算: 級内相関係数により階層構造の必要性を自動評価 (≥0.10で強く推奨、≥0.05で推奨)。
  • 包括的診断機能: データ構造確認、統計学的警告、残差診断、適合度指標 (AIC、BIC) による品質評価。
  • 推定方法選択: 制限最尤法 (REML) と最尤法 (ML) のオプション選択が可能。

• 混合正規分布モデル (GMM)を新規追加しました。
  • 確率的クラスタリング: EMアルゴリズムによる混合正規分布の推定で、各データポイントの各成分への所属確率を算出。
  • 成分数の自動選択: BIC・AIC基準による客観的な最適クラスタ数決定機能。
  • 1変数・多変数対応: 単変量から多変量データまで柔軟に対応し、密度推定曲線や事後確率を可視化。
  • 真の分類との比較: 既知のラベルがある場合、調整ランド指数 (ARI) による分類精度の定量的評価が可能。

• 多次元尺度法 (MDS)を新規追加しました。
  • 古典的MDS・非計量MDS: 高速安定な古典的手法と柔軟な非計量手法の両方に対応。
  • 2D・3D可視化: 2次元散布図と3Dインタラクティブ散布図による直感的な可視化。
  • 距離計算手法: ユークリッド・マンハッタン・チェビシェフ距離に対応。
  • 品質評価: ストレス値と距離相関による分析品質の定量的評価。

構造方程式モデリング (SEM)を新規追加しました。

• 測定モデルと構造モデルの統合: 観測変数と潜在変数（因子）の関係、および潜在変数間の因果関係を同時に分析。
• 柔軟な因子設定: 各因子に変数を自由に割り当て。因子間の因果関係も直感的に設定可能。
• 複数の推定方法: ML (最尤法)、MLR (ロバスト最尤法)、WLSMV (重み付き最小二乗法) に対応し、データ特性に応じた選択が可能。
• 包括的適合度評価: CFI、TLI、RMSEA、SRMR等の指標による自動判定と修正指数による改善提案。

• 複数の説明変数によるデータ分析に判別分析を新規追加しました。
  • 線形判別分析 (LDA)・二次判別分析 (QDA): 群間で共分散行列が等しいと仮定するLDAと、群ごとに異なる共分散行列を許容するQDAの両方に対応。
  • 交差検証オプション: Leave-One-Out交差検証による汎化性能の客観的評価が可能で、過学習の検出に有効。
  • 包括的前提条件チェック: 正規性検定 (Shapiro-Wilk)、多重共線性の確認 (相関行列)、サンプルサイズ適切性の自動診断。
  • 可視化: 判別結果の散布図 (2変数時)、混同行列のヒートマップによる分類性能の直感的把握。

• 階層線形モデル (HLM)を新規追加しました。
  • 階層構造データの分析: 学校内の生徒、病院内の患者、企業内の従業員など、グループ内の個人データを適切に分析。
  • 3つのモデル仕様: ランダム切片モデル、ランダム傾きモデル、切片のみモデル (無条件モデル) に対応。
  • ICC自動計算: 級内相関係数により階層構造の必要性を自動評価 (≥0.10で強く推奨、≥0.05で推奨)。
  • 包括的診断機能: データ構造確認、統計学的警告、残差診断、適合度指標 (AIC、BIC) による品質評価。
  • 推定方法選択: 制限最尤法 (REML) と最尤法 (ML) のオプション選択が可能。

• 混合正規分布モデル (GMM)を新規追加しました。
  • 確率的クラスタリング: EMアルゴリズムによる混合正規分布の推定で、各データポイントの各成分への所属確率を算出。
  • 成分数の自動選択: BIC・AIC基準による客観的な最適クラスタ数決定機能。
  • 1変数・多変数対応: 単変量から多変量データまで柔軟に対応し、密度推定曲線や事後確率を可視化。
  • 真の分類との比較: 既知のラベルがある場合、調整ランド指数 (ARI) による分類精度の定量的評価が可能。

• 多次元尺度法 (MDS)を新規追加しました。
  • 古典的MDS・非計量MDS: 高速安定な古典的手法と柔軟な非計量手法の両方に対応。
  • 2D・3D可視化: 2次元散布図と3Dインタラクティブ散布図による直感的な可視化。
  • 距離計算手法: ユークリッド・マンハッタン・チェビシェフ距離に対応。
  • 品質評価: ストレス値と距離相関による分析品質の定量的評価。

• 生存時間解析におけるサンプルサイズ計算機能を大幅拡張しました。
  • 2群のハザード率の比較試験のためのサンプルサイズの計算を新規追加。
  • 2群のハザード率の比較試験のための検出力の計算を新規追加。
  • 2群のCox比例ハザードモデルの比較試験のためのサンプルサイズの計算を新規追加。
  • 2群のCox比例ハザードモデルの比較試験のための検出力の計算を新規追加。
  • 総試験期間、患者登録期間、指数分布パラメータを考慮した詳細な計算に対応し、臨床試験設計の精度が向上。

• 複数の説明変数によるデータ分析にポアソン回帰機能を新規追加しました。
  • カウントデータ解析: 稀な事象の発生回数や単位時間・空間あたりの事象数を予測するモデルに対応。
  • 過分散対応: 過分散が検出された場合、準ポアソン回帰と負の二項回帰を自動追加実行してモデル比較。
  • モデル診断機能：残差逸脱度、AIC、予測値と実測値の比較による総合的なモデル評価。

• 階層クラスタ分析、非階層クラスタ分析 (K-means法)機能を正式リリースしました。
  • 階層クラスタ分析: ウォード法、完全結合法等の多様な結合方法をサポート。デンドログラムによる視覚的な階層構造の把握が可能。
  • K-means法: Hartigan-Wong法等の高精度アルゴリズムを実装。シルエット法とエルボー法による最適クラスタ数の自動決定機能付き。
  • 両手法ともシルエット分析図、散布図での結果可視化に対応し、データマイニングや顧客セグメンテーション等への応用が容易に。

• Google Sheetsデータファイルの直接読み込み対応を実装しました。
  • PCでもGoogle Sheetsのデータファイルを直接読み込むことが可能に (スマートフォンやタブレットではネイティブ対応済み)。
  • データ収集から解析までをシームレスに行えるようになり、ユーザーの利便性が向上。
    • Google Formsで収集したアンケート結果をリンクさせたワークシートを読み込み、クラウド上で統計処理を完結。

• 確認的因子分析 (CFA)機能を新規リリースしました。
• 4つのモデルタイプに対応: 基本CFA (因子間相関あり)、直交因子モデル (因子間相関なし)、階層因子モデル (高次因子あり)、双因子モデル (一般因子＋特定因子)。

• 生存分析関連機能の計算エンジンを更新し、大規模データでの処理速度を向上させました。
  • Kaplan-Meier生存曲線の描画速度を最大50%改善。
  • Cox比例ハザード回帰の収束判定アルゴリズムを最適化。

• 階層クラスタ分析と非階層クラスタ分析の可視化機能を強化しました。
  • 3D散布図による結果表示オプションを追加。
  • クラスタ特性の統計サマリー自動生成機能を実装。

• チャート機能全般のパフォーマンスを最適化しました。
  • 大規模データセット (10万件以上) での描画速度を大幅改善。
  • インタラクティブ機能の応答性を向上し、ズームや選択操作をスムーズに。

• 逆確率重み付け (IPTW)機能にエントロピーバランシング手法を追加しました。
  • 共変量バランスの最適化精度が向上し、より堅牢な因果推論が可能に。
  • バランス診断の可視化機能を強化し、重み付けの適切性評価を改善。

• データの直接入力機能を全面的に見直し、操作性を大幅改善しました。
  • 表形式エディタのレスポンス速度を向上。
  • エクセルライクなキーボードショートカットを多数追加し、データ入力効率を向上。

• 確認的因子分析 (CFA)の推定方法にULS (非重み付き最小二乗法) を追加しました。
  • 非正規分布データや小サンプルでの適用範囲を拡大。
  • 適合度指標の解釈ガイダンスを強化し、初心者向けサポートを充実。

• 複数の説明変数によるデータ分析における変数選択アルゴリズムを改良しました。
  • ステップワイズ法の収束性を向上し、より安定した結果を提供。
  • AICおよびBIC基準による自動選択機能の精度を向上。

• 欠損値補完機能にカルマンスムージング手法を追加しました。
  • 時系列データの欠損値に対してより高精度な補完が可能に。
  • 補完前後の統計量比較機能を強化し、手法選択の判断材料を拡充。

• サマリー表 (Table 1) 機能の信頼性向上と表示最適化を実施しました。
  • 統計値の計算精度を向上し、医学論文での使用により適した出力形式に調整。
  • カテゴリカル変数の表示形式を改善し、視認性を向上。

• Long Format から Wide Format, Wide Format から Long Formatへのデータ変換機能を大幅強化し、マウスクリック操作だけで完結するように改善しました。

• 対応のある3群以上のカテゴリカルデータの分析の機能を拡張しました。
  • 2値データに加えて3値以上のカテゴリカルデータの検定が可能になりました。
  • Bowker検定 と Stuart-Maxwell検定 をペアワイズで実行可能になりました。

• Long Format から Wide Format, Wide Format から Long Formatへのデータ変換機能を大幅強化し、マウスクリック操作だけで完結するように改善しました。

• 対応のある3群以上のカテゴリカルデータの分析の機能を拡張しました。
  • 2値データに加えて3値以上のカテゴリカルデータの検定が可能になりました。
  • Bowker検定 と Stuart-Maxwell検定 をペアワイズで実行可能になりました。

• 対応のない群間の検定の統計手法分類表を改訂し、より分かりやすく改善しました。
• サマリー表 (Table 1) の英語出力における検定手法の表示を修正しました。

• クラウドRで利用したライブラリ (パッケージ) のマニュアル参照機能を追加しました。
• チャート機能にスイマープロット (症例の追跡データを可視化) を追加しました。
• 追跡期間を横棒で、イベント発生をマーカーで表示可能にしました。

• AIによる解析結果の解説機能を Claude 3.0 Haiku から Claude 3.5 Haiku にアップグレードしました。

• 対応のある分割表で数値の直接入力が可能になりました。
  • 3×3以上のBowker検定も実行可能になりました。
• 対応のある3群以上の比率の比較 (Cochran Q検定) に事後検定機能を追加しました。
  • McNemar検定によるペアワイズ比較が可能になりました。

• 対応のない群間の検定と対応のある群間の検定に、特定の群の値に定数を加える機能を追加しました。
• 同等性検定の会話風UIでの解説を追加しました。
• Welchのt検定を推奨する方針を採用
• サマリー表(Table 1)の作成について会話風UIでの解説機能を追加しました。
• 線形混合効果モデル(LMM)の会話風UIでの解説を追加しました。

• 分割表の作成と群間の比率の比較 と 2x2の分割表 (直接入力) で、(対数)オッズ比、(対数)リスク比、リスク差 とその信頼区間およびP値を計算し、クラウドRにてP値関数の描画ができるようにしました。
• 「2群の比率の差の信頼区間」と「2群の比率の比の信頼区間」を統合し、さらにオッズ比とその信頼区間を同時に計算し表示する新規ページ 2群の比率の信頼区間 を作成しました。

• 2群の比率の比較試験のためのサンプルサイズの計算 と 2群の比率の比較試験のための検出力の計算 をアップデートし、同等性/非劣性/優越性試験のサンプルサイズ/検出力を計算できるようにしました。
• 2群の平均値の比較試験のためのサンプルサイズの計算 と 2群の平均値の比較試験のための検出力の計算 をアップデートし、同等性/非劣性/優越性試験のサンプルサイズ/検出力を計算できるようにしました。
• 対応のない群間の検定 および 対応のある群間の検定 をアップデートし、2群の場合には同等性/非劣性/優越性検定を行えるようにしました。

• 対応のない群間の検定 および 対応のある群間の検定 をアップデートしました。
  • 基礎統計量 の表示を追加しました。

• 複数の説明変数によるデータ分析 (多変量解析) をアップデートしました。
  • 目的変数及び説明変数が、連続変数としてもカテゴリカル変数としても自動認識される場合 (例: 1, 2, 3 の3値の場合など) に、どちらとして扱うかを明示的に指定できるようにしました。
  • 多変量分析 (Multivariate Analysis) と表記していた統計手法を、多変量分散分析 (Multivariate Analysis of Variance) という表記に改めました。R の manova() を利用しているため、その表記に合わせました。
    • 各目的変数の ANOVA を追加で実行し、効果量 (partial η² (偏イータ2乗) ) の表を出力するようにしました。
  • 多項ロジスティック回帰モデル (Multinomial Logistic Regression Model) にて、 擬似決定係数 (モデルの当てはまりの良さを評価する指標) が出力されるようにしました。

• 生存曲線 をアップデートしました。
  • 累積発生率を描画できるようになりました。

• サマリー表の作成 (Table One) をアップデートしました。
  • 行列とも順序のある 3×3以上の分割表に、以下の順序関連の検定を選択できるようになりました。
    • Spearmanの順位相関係数: 順位に基づく相関を評価します。
    • Kendallの順位相関係数: 順位の一致と不一致に基づく関連性を評価します。
    • 線形併合カイ二乗検定: 順序カテゴリ間の線形関連を評価します。

• チャートの描画 をアップデートしました。
  • リッジラインプロット を描けるようになりました。
  • 複数のグループのデータ分布を一目で比較できます。

• チャートの描画 をアップデートしました。
  • コード図 (Chord chart) を描けるようになりました。
  • 複雑な相互関係や流れを視覚化するためのツールです。

• チャートの描画 をアップデートしました。
  • ベン図 を描けるようになりました。円の大きさをNに比例させるなどの機能もあります。

• サマリー表の作成 (Table One) をアップデートしました。
  • 群分類にも、順序を設定して Cochran-Armitage検定によるp値を表示できるようになりました。

• チャートの描画 をアップデートしました。
  • パレート図 を描けるようになりました。
• チャートの描画 をアップデートしました。
  • 人口ピラミッド図 を描けるようになりました。

• 相関と回帰 をアップデートしました。
  • 散布図に周辺プロットを描画できます。
• Reactive stat の チャートの描画 をアップデートしました。
  • 沖積図 (Alluvial Diagram) を描けるようになりました。

• 分割表の作成と群間の比率の比較 をアップデートしました。
  • 集計済みのデータを検定する場合に対応し、度数 (出現回数) のカラムを指定できるようにしました。
• 質問項目の信頼性の評価 をアップデートしました。
  • これまでの Cronbach の α信頼性係数に加えて、McDonald の ω係数も R で計算します。結果は AI がわかりやすく解説します。

• サマリー表の作成 (Table One) をアップデートしました。
  • 1×2 または 2×1 の表になった場合の p値の計算に、二項検定 (Binomial test) を行えるようにしました。
• 分割表の検定 をアップデートしました。
  • 例外的な状況ですが、1×2 または 2×1 の表になった場合に、二項検定 (Binomial test) を行うようにしました。

• AI に統計処理を提案させる機能 をつけました。
  • 質問すれば適切な手法を提案してくれます。
  • 実験的機能でまだ実用性は少ないですが、少しだけ未来を感じさせてくれます。ぜひお試しください。

• キーワードで統計手法を検索すると、そのキーワードを説明文に含むものをハイライト表示する機能 を付けました。
  • 目的の手法を簡単に見つけられます。