SlideShare a Scribd company logo
Suche senden
Hochladen
エクセル統計の使い方(カプラン=マイヤー法編)
Melden
Teilen
S
Social Survey Research Information Co., Ltd.
Social Survey Research Information Co., Ltd.
Folgen
•
4 gefällt mir
•
69,121 views
1
von
13
エクセル統計の使い方(カプラン=マイヤー法編)
•
4 gefällt mir
•
69,121 views
Melden
Teilen
Jetzt herunterladen
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Software
エクセル統計を使って、医療分野でよく登場するカプランマイヤー法の分析方法について解説しています。エクセル統計を使えば簡単に生存率曲線を描くことができます。
Mehr lesen
S
Social Survey Research Information Co., Ltd.
Social Survey Research Information Co., Ltd.
Folgen
Recomendados
生存時間分析の書き方 von
生存時間分析の書き方
Yasuyuki Okumura
30K views
•
81 Folien
Apple Watchを使い倒す 〜Watchから取れるデータとその活用法〜 von
Apple Watchを使い倒す 〜Watchから取れるデータとその活用法〜
Atsushi Otsubo
802 views
•
27 Folien
機械学習による生存予測 von
機械学習による生存予測
Yasuaki Sakamoto
1.7K views
•
30 Folien
大学生及び大学院生の研究時間とメンタルヘルス von
大学生及び大学院生の研究時間とメンタルヘルス
Atsuto ONODA
25.1K views
•
25 Folien
データサイエンス概論第一=8 パターン認識と深層学習 von
データサイエンス概論第一=8 パターン認識と深層学習
Seiichi Uchida
5.8K views
•
70 Folien
時系列データ分析とPython von
時系列データ分析とPython
Hirofumi Tsuruta
18.9K views
•
20 Folien
Más contenido relacionado
Was ist angesagt?
金融業界における人工知能 2022/1/17 von
金融業界における人工知能 2022/1/17
Takanobu Mizuta
728 views
•
65 Folien
2 データのベクトル表現と集合 von
2 データのベクトル表現と集合
Seiichi Uchida
515 views
•
43 Folien
深層学習の非常に簡単な説明 von
深層学習の非常に簡単な説明
Seiichi Uchida
45.7K views
•
51 Folien
[DL輪読会]Temporal DifferenceVariationalAuto-Encoder von
[DL輪読会]Temporal DifferenceVariationalAuto-Encoder
Deep Learning JP
6.5K views
•
28 Folien
【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ (ViT, Perceiver, Frozen Pretrained Transformer etc) von
【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ (ViT, Perceiver, Frozen Pretrained Transformer etc)
Deep Learning JP
3.7K views
•
52 Folien
マハラノビス距離とユークリッド距離の違い von
マハラノビス距離とユークリッド距離の違い
wada, kazumi
42.3K views
•
6 Folien
Was ist angesagt?
(20)
金融業界における人工知能 2022/1/17 von Takanobu Mizuta
金融業界における人工知能 2022/1/17
Takanobu Mizuta
•
728 views
2 データのベクトル表現と集合 von Seiichi Uchida
2 データのベクトル表現と集合
Seiichi Uchida
•
515 views
深層学習の非常に簡単な説明 von Seiichi Uchida
深層学習の非常に簡単な説明
Seiichi Uchida
•
45.7K views
[DL輪読会]Temporal DifferenceVariationalAuto-Encoder von Deep Learning JP
[DL輪読会]Temporal DifferenceVariationalAuto-Encoder
Deep Learning JP
•
6.5K views
【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ (ViT, Perceiver, Frozen Pretrained Transformer etc) von Deep Learning JP
【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ (ViT, Perceiver, Frozen Pretrained Transformer etc)
Deep Learning JP
•
3.7K views
マハラノビス距離とユークリッド距離の違い von wada, kazumi
マハラノビス距離とユークリッド距離の違い
wada, kazumi
•
42.3K views
PyMCがあれば,ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない von Toshihiro Kamishima
PyMCがあれば,ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない
Toshihiro Kamishima
•
40.9K views
Kaggle&競プロ紹介 in 中田研究室 von Takami Sato
Kaggle&競プロ紹介 in 中田研究室
Takami Sato
•
9.5K views
Pydata_リクルートにおけるbanditアルゴリズム_実装前までのプロセス von Shoichi Taguchi
Pydata_リクルートにおけるbanditアルゴリズム_実装前までのプロセス
Shoichi Taguchi
•
3.2K views
コピュラと金融工学の新展開(?) von Nagi Teramo
コピュラと金融工学の新展開(?)
Nagi Teramo
•
9.9K views
リプシッツ連続性に基づく勾配法・ニュートン型手法の計算量解析 von 京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻
リプシッツ連続性に基づく勾配法・ニュートン型手法の計算量解析
京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻
•
8.2K views
研究室における研究・実装ノウハウの共有 von Naoaki Okazaki
研究室における研究・実装ノウハウの共有
Naoaki Okazaki
•
11.5K views
金融時系列解析入門 AAMAS2021 著者発表会 von Katsuya Ito
金融時系列解析入門 AAMAS2021 著者発表会
Katsuya Ito
•
1.2K views
IBMModel2 von Hidekazu Oiwa
IBMModel2
Hidekazu Oiwa
•
1.1K views
21世紀で最もセクシーな職業!?「データサイエンティスト」の実像に迫る von Takashi J OZAKI
21世紀で最もセクシーな職業!?「データサイエンティスト」の実像に迫る
Takashi J OZAKI
•
78.4K views
カメラ間人物照合サーベイ von Yoshihisa Ijiri
カメラ間人物照合サーベイ
Yoshihisa Ijiri
•
4.7K views
EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monoc... von Kazuyuki Miyazawa
EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monoc...
Kazuyuki Miyazawa
•
641 views
分割時系列解析(ITS)の入門 von Koichiro Gibo
分割時系列解析(ITS)の入門
Koichiro Gibo
•
17.2K views
因果推論の奥へ: "What works" meets "why it works" von takehikoihayashi
因果推論の奥へ: "What works" meets "why it works"
takehikoihayashi
•
23.2K views
[DL輪読会]Dense Captioning分野のまとめ von Deep Learning JP
[DL輪読会]Dense Captioning分野のまとめ
Deep Learning JP
•
2K views
Destacado
エクセル統計の使い方(記述統計量編) von
エクセル統計の使い方(記述統計量編)
Social Survey Research Information Co., Ltd.
79.2K views
•
10 Folien
エクセル統計の使い方(困ったとき編) von
エクセル統計の使い方(困ったとき編)
Social Survey Research Information Co., Ltd.
245K views
•
17 Folien
比例ハザードモデルはとってもtricky! von
比例ハザードモデルはとってもtricky!
takehikoihayashi
82.3K views
•
43 Folien
Survival analysis0702 von
Survival analysis0702
Nobuaki Oshiro
7.6K views
•
63 Folien
打ち切りデータのヒストグラム von
打ち切りデータのヒストグラム
Ko Abe
3.6K views
•
22 Folien
エクセル統計の使い方(箱ひげ図編) von
エクセル統計の使い方(箱ひげ図編)
Social Survey Research Information Co., Ltd.
18.9K views
•
11 Folien
Destacado
(17)
エクセル統計の使い方(記述統計量編) von Social Survey Research Information Co., Ltd.
エクセル統計の使い方(記述統計量編)
Social Survey Research Information Co., Ltd.
•
79.2K views
エクセル統計の使い方(困ったとき編) von Social Survey Research Information Co., Ltd.
エクセル統計の使い方(困ったとき編)
Social Survey Research Information Co., Ltd.
•
245K views
比例ハザードモデルはとってもtricky! von takehikoihayashi
比例ハザードモデルはとってもtricky!
takehikoihayashi
•
82.3K views
Survival analysis0702 von Nobuaki Oshiro
Survival analysis0702
Nobuaki Oshiro
•
7.6K views
打ち切りデータのヒストグラム von Ko Abe
打ち切りデータのヒストグラム
Ko Abe
•
3.6K views
エクセル統計の使い方(箱ひげ図編) von Social Survey Research Information Co., Ltd.
エクセル統計の使い方(箱ひげ図編)
Social Survey Research Information Co., Ltd.
•
18.9K views
Tokyo.R #46 Cox比例ハザードモデルとその周辺 von kikurage1001
Tokyo.R #46 Cox比例ハザードモデルとその周辺
kikurage1001
•
9.3K views
エクセル統計の使い方(グラフ編) von Social Survey Research Information Co., Ltd.
エクセル統計の使い方(グラフ編)
Social Survey Research Information Co., Ltd.
•
4.1K views
エクセルで統計分析3 回帰分析のやり方 von Hiroshi Shimizu
エクセルで統計分析3 回帰分析のやり方
Hiroshi Shimizu
•
110.5K views
エクセル統計の使い方(分散分析編) von Social Survey Research Information Co., Ltd.
エクセル統計の使い方(分散分析編)
Social Survey Research Information Co., Ltd.
•
65.3K views
エクセルで統計分析4 因子分析のやり方 von Hiroshi Shimizu
エクセルで統計分析4 因子分析のやり方
Hiroshi Shimizu
•
142K views
エクセルで統計分析2 HADの使い方 von Hiroshi Shimizu
エクセルで統計分析2 HADの使い方
Hiroshi Shimizu
•
120.4K views
エクセルで統計分析5 マルチレベル分析のやり方 von Hiroshi Shimizu
エクセルで統計分析5 マルチレベル分析のやり方
Hiroshi Shimizu
•
136.3K views
不均衡データのクラス分類 von Shintaro Fukushima
不均衡データのクラス分類
Shintaro Fukushima
•
59K views
Rによるデータサイエンス:12章「時系列」 von Nagi Teramo
Rによるデータサイエンス:12章「時系列」
Nagi Teramo
•
26.2K views
抗菌薬と細菌について改訂版 von Kuniaki Sano
抗菌薬と細菌について改訂版
Kuniaki Sano
•
289.6K views
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについて von Hiroshi Shimizu
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについて
Hiroshi Shimizu
•
6.3M views
Similar a エクセル統計の使い方(カプラン=マイヤー法編)
エクセル統計の使い方(重回帰分析編) von
エクセル統計の使い方(重回帰分析編)
Social Survey Research Information Co., Ltd.
37.7K views
•
14 Folien
エクセル統計のご紹介 von
エクセル統計のご紹介
Social Survey Research Information Co., Ltd.
915 views
•
12 Folien
データPR_Data-PR資料_カーツメディアワークス von
データPR_Data-PR資料_カーツメディアワークス
㈱カーツメディアワークス,Kartz Media Works,Tokyo
2.5K views
•
15 Folien
ヒト試験の最近のトレンド von
ヒト試験の最近のトレンド
orthomedico
2K views
•
56 Folien
西日本 補助資料 (完成版) von
西日本 補助資料 (完成版)
裕也 大幡
317 views
•
5 Folien
HealthBizWatch 2015年7月号 von
HealthBizWatch 2015年7月号
SPORTZ,INC.
728 views
•
18 Folien
Similar a エクセル統計の使い方(カプラン=マイヤー法編)
(11)
エクセル統計の使い方(重回帰分析編) von Social Survey Research Information Co., Ltd.
エクセル統計の使い方(重回帰分析編)
Social Survey Research Information Co., Ltd.
•
37.7K views
エクセル統計のご紹介 von Social Survey Research Information Co., Ltd.
エクセル統計のご紹介
Social Survey Research Information Co., Ltd.
•
915 views
データPR_Data-PR資料_カーツメディアワークス von ㈱カーツメディアワークス,Kartz Media Works,Tokyo
データPR_Data-PR資料_カーツメディアワークス
㈱カーツメディアワークス,Kartz Media Works,Tokyo
•
2.5K views
ヒト試験の最近のトレンド von orthomedico
ヒト試験の最近のトレンド
orthomedico
•
2K views
西日本 補助資料 (完成版) von 裕也 大幡
西日本 補助資料 (完成版)
裕也 大幡
•
317 views
HealthBizWatch 2015年7月号 von SPORTZ,INC.
HealthBizWatch 2015年7月号
SPORTZ,INC.
•
728 views
「データを使ってイノベーション分析をするためにデータベースの使い方をひと通り勉強してみる会(仮)」: 第一回 von Yasushi Hara
「データを使ってイノベーション分析をするためにデータベースの使い方をひと通り勉強してみる会(仮)」: 第一回
Yasushi Hara
•
3.2K views
Hcopイノベーション von Yasuji Suda
Hcopイノベーション
Yasuji Suda
•
797 views
140301_udctfinal_02 von CSISi
140301_udctfinal_02
CSISi
•
2.3K views
Research cafe018 20150529_handouts_share von Shuhei Ichikawa
Research cafe018 20150529_handouts_share
Shuhei Ichikawa
•
1.1K views
ビジネスに役立つデータ分析 von Issei Kurahashi
ビジネスに役立つデータ分析
Issei Kurahashi
•
129 views
エクセル統計の使い方(カプラン=マイヤー法編)
1.
株式会社 社会情報サービス ベルカーブビジネスユニット 統計調査研究室 「エクセル統計」の使い方 ~カプラン=マイヤー法編~
2.
Copyright © 2015
Social Survey Research Information. All Rights Reserved. エクセル統計とは? 2 (株)社会情報サービスが開発販売している統 計解析用のソフトです。 簡単な使い方をご紹介します。 2016年2月14日に 新バージョンを発売しました!
3.
Copyright © 2015
Social Survey Research Information. All Rights Reserved. データの選択① 例えばこのようなデータがあったとします。 3 急性白血病患者に対す る治療薬(6-MP)の効果 を確認してみます 状態は「1:死亡」「0:打ち 切り」を示します
4.
Copyright © 2015
Social Survey Research Information. All Rights Reserved. データの選択② 4 分析したいデータの「データラベル」を選択し ます。 「群」と「週」「状態」の3つの セルを選択します
5.
Copyright © 2015
Social Survey Research Information. All Rights Reserved. 手法の選択① 5 「エクセル統計」のメニューから「生存分析・ ハザード分析」を選択します。
6.
Copyright © 2015
Social Survey Research Information. All Rights Reserved. 手法の選択② 6 「生存分析・ハザード分析」メニューから「カ プラン=マイヤー法(データベース形式)」を 選択します。 「生存分析・ハザード分 析」を選択すると、さらに 細かい手法が出てきます
7.
Copyright © 2015
Social Survey Research Information. All Rights Reserved. ダイアログの設定① 7 手法を選択するとダイアログが出てきます。 データラベルのみを選択し ましたが、自動でデータの 最下段まで選択されます!
8.
Copyright © 2015
Social Survey Research Information. All Rights Reserved. ダイアログの設定② 8 「時間」「状態」「グループ変数」を設定します。 「>」「<」ボタンで変数を 設定します
9.
Copyright © 2015
Social Survey Research Information. All Rights Reserved. ダイアログの設定③ 9 「グラフ」の設定を行います。 「曲線上の打ち切り例 をマークで表示する」 にチェックを入れ、 「グラフ」タブ を選択し、 「OK」を 押します
10.
Copyright © 2015
Social Survey Research Information. All Rights Reserved. 結果の出力① 結果はExcelの次のシートに出力されます。 10
11.
Copyright © 2015
Social Survey Research Information. All Rights Reserved. 結果の出力② 生存率曲線の差の検定の結果や生存率表が出力さ れます。 11
12.
Copyright © 2015
Social Survey Research Information. All Rights Reserved. 結果の出力③ 生存率曲線はExcelのグラフ機能で描かれていま す。 12 0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 0 10 20 30 40 AxisTitle 週 生存率 6-MP治療群 プラセボ群 6(打ち切り) 色の変更やフォントの変 更が簡単に行なえます
13.
Copyright © 2015
Social Survey Research Information. All Rights Reserved. おわりに 少しでも気になった方はこちらへ (製品紹介のページです) https://bellcurve.jp/ex/ 試してみたいな!と思った方へ (無料体験版があります) https://product.ssri.com/trial.html 13