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Rで実践！縦断データ分析（Part1）

Rを用いた縦断データ分析

Created by城下彰宏

Last updated 4/2025

Japanese

Japanese [Auto],

What you'll learn

縦断データ分析の理論をおおまかに理解することができる。
論文執筆に必要なレベルの縦断データ分析の知識・技術を身につけることができる。
発展的な解析の基盤となる知識を身につけることができる。
基礎的なRのcoding skillを身につけることができる。

Course content

7 sections • 90 lectures • 3h 16m total length

本コースの紹介 10:55
本コースの紹介 20:50
本コースの紹介 31:08
本コースの紹介 41:38
本コースの紹介 50:40
縦断データ分析とは？ 11:38
縦断データ分析とは？ 22:22
縦断データ分析とは？ 30:53
縦断データ分析とは？ 41:28
縦断データ分析とは？ 51:14
縦断データ分析とは？ 62:52
縦断データ分析とは？ 74:00
縦断データ分析とは？ 82:38
縦断データ分析とは？ 90:34
注意点 11:12
注意点 22:51
Rのpackage2:41

OLS 11:51
OLS 21:14
Random sampling3:12
Variance, Covariance, Correlation1:38
Independence1:39
Block independence 12:25
Block independence 21:06
Correlation structure 11:54
Correlation structure 20:52
Correlation structure 30:57
GEE 11:52
GEE 20:39
GEE 33:00
GEE 42:30
GEEの具体例 13:40
GEEの具体例 23:35
GEEの具体例 31:09
GEEの具体例 43:09
GEEの具体例 52:32
GEEの具体例 60:26
GEEの具体例 72:08
GEEの具体例 83:20

GEEの限界 11:54
GEEの限界 22:30
Complete and balanced data2:03
Missing dataの補足2:25
GLMM 10:32
GLMM 22:14
GLMM 32:35
Random-intercept modelの具体例（lme） 12:11
Random-intercept modelの具体例（lme） 23:08
Random-intercept modelの具体例（lme） 31:11
Random-slope modelの具体例（lme） 12:03
Random-slope modelの具体例（lme）20:28
Random-intercept modelの具体例（lmer） 11:28
Random-intercept modelの具体例（lmer） 23:58
Random-slope modelの具体例（lmer） 11:15
Modeling strategyのTIPS2:13
GLMMの発展的内容0:49
Estimation 13:07
Estimation 21:39
Marginal vs. Conditional4:22
Intra-class correlation 12:09
Intra-class correlation 22:26
Serial dependence 13:20
Serial dependence 22:52
Correlation among random effects 11:57
Correlation among random effects 23:09
Model selection1:28
Model diagnostics 11:53
Model diagnostics 22:14
Robust standard error0:34

Requirements

簡単にでも回帰分析について勉強してみたことがあること
Rで簡単なcodingをしたことがあること

Description

本コースは連続変数をアウトカムとする場合の縦断データ分析の基礎的な知識とRの基礎的なCodingスキルを獲得することを目的としています。本コースを受講されることで、医療系の論文でよく使用される縦断データ分析の手法については理解し、一人で実践することができるようになります。

Who this course is for:

縦断データ分析に興味をもっている理系研究者