傾向スコアマッチング後の比率の比較(Mantel-Haenzel検定)
Mantel-Haenzel検定は、層別解析を行う際に使用される統計手法です。 主に2つの群(例えば、治療群と対照群)間でのアウトカム(例えば、疾病の発生やあるイベントの発生)に差があるかどうかを調べる際に用いられます。 この検定は、特に異なる層(例えば、年齢層や性別など)にわたる効果の均一性を評価するのに役立ちます。
Mantel-Haenzel検定の基本的なアイディアは、異なる層を通じてオッズ比を統合し、全体としての効果を評価することです。 この方法は、各層での効果が似ているという仮定の下で最も効果的です。
そのため、傾向スコアマッチング(Propensity Score Matching, PSM)にて各被験者の処置を受ける確率(傾向スコア)を推定し、そのスコアに基づいて対照群と処置群の被験者をペアにしてから、Mantel-Haenzel検定を行うことが一般的です。
Reactive stat では、傾向スコアマッチング で作成した “__matched_paird__” カラムを利用してこの検定を行います。
分類内容 | 値 | |
{{ item.tag }} |
データの取り扱い
- データインポート
- データの読み込みは、ブラウザ内で完結し、外部へのデータ送信は発生しません。
- データ保持
- 読み込んだデータはブラウザ内に保持されます。
- ブラウザのセッションが終了または全てのタブが閉じられると、保持していたデータは自動的に破棄されます。
- データの安全性
- ブラウザがクラッシュした場合でも、10分経過すれば次回の起動時にデータは安全に消去されます。
- 共用のPCでの使用も考慮し、データの外部漏洩のリスクを最小化しています。
クラウド R を利用する時のデータ送信
- 最小限のデータ送信
- 外部のRサーバーへ送信されるデータは、数値計算に必要な最小限のセットに制限されています。
- 送信データは解析に必要なサブセットのみに限られます。
- ユーザーコントロール下のデータ送信
- 送信前に、どのデータが外部サーバーへ送信されるのか内容を確認することが可能です。
- データの送信はユーザーの操作により行われ、自動的な送信は行いません。
- クラウド R 出力結果の保持
- クラウド R からの出力結果は、将来の自動翻訳や自動解説の機能実現のため、サーバーがデータベースに保持します。
- その際に、送信者の情報や、計算元となるデータなど、プライバシーに関わる情報は保持しません。
- 通信経路も全て暗号化していますので、たとえプライバシーに関わる情報が含まれていたとしても、通常は漏洩する恐れはありません。
AI による解説を利用する時のデータ送信
- 最小限のデータ送信
- 外部のAIサーバーへ送信されるデータは、クラウド R の出力結果と、用いた統計手法の徐放です。
- ただし、クラウド R の出力結果に連続した数値データが含まれる場合は、AI にデータ形式を認識させる目的で、連続データの最初の行のみを送信します。
- クラウド R 出力結果の保持
- AI による解説内容は、将来の品質向上などのため、サーバーがデータベースに保持します。
- その際に、送信者の情報や、計算元となるデータなど、プライバシーに関わる情報は保持しません。
Reactive stat において、統計データの変数は、通常の数値や文字列として扱われます。 したがって、日付や時間の概念は直接的にはサポートされていません。
統計計算を行う際には、日付や時間の差分を数値として事前に用意しておく必要があります。
チェックされた行が削除対象となります
欠損値を含むカラムを選択
カラムを選択
削除対象の行
データ入力
{{ replaceNewlinesInStrings(replacedScript) }}
R の出力結果
{{ rResult }}
R出力図形
AI による R 出力結果の解説
データ
設定
{{ settings.responseVariableColumn }} = "{{ settings.valTreated }}" が処理群で、その他の値は対照群(コントロール)です。
Mantel-Haenzel検定では、応答変数を説明変数として扱います。 マッチング情報は "__matched_pairs__" カラムに保存されています。
これは、{{ psExplanatoryColumns.join(', ') }} をマッチさせた結果です。 事前の傾向スコアマッチングの情報がありません。
傾向スコアマッチング に引き続いて実行する場合には、情報が読み込まれます。
...(候補が多すぎます)
...(候補が多すぎます)
結果
クラウド R 分析