(영어는 일본어를 따릅니다)
일본어 타이틀 : 정량 한계를 좌측 중단으로 하는 최대 우도법에 의한 각종 통계 해석
BioStat 연구소 주식회사 대표 이사 다카하시 유키오
많은 측정 데이터에는 더 이상 또는 그 이상의 값을 정확하게 측정 할 수 없다는 한계 값이 있습니다. 이러한 데이터를 포함하여 평균값 또는 95% 신뢰 구간을 계산하고 싶다. 편의적으로는, 정량 하한치의 절반, 혹은 0등으로 간주해 평균치의 계산을 해도 좋은 것일까. 또한, 정량 상한치의 취급은, 어떻게 하면 좋을까? 이러한 경우의 통계량으로서 중앙값과 사분위 범위가 평균값과 표준 편차 SD의 대신이 된다. 그러나 다양한 통계 모델을 사용하여 분석을 수행하는 데 제약이 있습니다. 측정 한계치를 포함한 채로 회귀 분석을 실시하고 싶지만, 어떻게 하면 좋을까. JMP의 「일변량의 분포」 및 「이변량의 관계」에 대응하여 중단 데이터를 포함한 최대 우도법에 의한 해석이 「수명의 일변량」 및 「수명의 이변량」에 의해 가능해지고 있다. 이 플랫폼에서는 오른쪽 중단뿐만 아니라 왼쪽 및 구간 중단도 동시에 처리 할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 다기능이며 섬세한 설정이 필요하지만 조작 설명서에는 정량 한계를 포함한 데이터 분석의 예가 없습니다. 따라서, 각종 데이터를 예시하여 해석 방법과 결과의 견해를 제시한다.
좌측 검열 양적 한계를 사용한 최대 우도법을 사용한 다양한 유형의 통계 분석
유키오 타카하시, BioStat Institute Co. Ltd. 대표이사
많은 측정 데이터에는 정확하게 측정할 수 없는 값보다 낮거나 높은 한계가 포함되어 있습니다. 이러한 데이터의 경우 평균값 또는 95% 신뢰 구간을 계산해야 합니다. 편의상 정량 하한의 절반을 0으로 간주하여 평균값을 계산하는 것이 더 좋지 않을까요? 그리고 정량 상한은 어떻게 처리해야 할까요? 이러한 경우 통계적 중간값과 사분위 범위는 평균값과 표준 편차(SD)로 기능합니다. 그러나 다양한 통계 모델을 사용하여 수행할 수 있는 분석에는 한계가 있습니다. 회귀 분석은 측정 한계를 포함하여 수행해야 하지만 어떻게 수행해야 할까요? 단변량 분포와 이변량 관계에 대한 데이터 중도절단을 포함하는 최대 우도법을 사용한 분석은 이제 JMP의 Life Distribution 및 Fit Life by X 플랫폼을 사용하여 가능합니다. 이러한 플랫폼에서는 오른쪽 중도절단이 수행될 뿐만 아니라 왼쪽 중도절단과 구간 중도절단도 동시에 수행됩니다. 이러한 플랫폼은 다기능이며 민감한 설정이 필요하지만 사용 설명서에는 정량화 한계를 포함하는 데이터 분석의 예가 포함되어 있지 않습니다. 다양한 데이터 예를 들어 분석 방법과 결과를 설명해 드리겠습니다.
