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エビ研で長らく取り上げてきたMixed modelあるいはマルチレベルモデルが前回で一区切りとなりました。
前回は、土屋政雄さんがご自身の資料を用いて線形混合モデルについてお話ししてくださり、みなで入れ子構造についてなどなど話し合いました。
また、土屋さんはこの資料（線形混合モデルの入門スライド）を一般に公開してくださっています！
つっちー、どうもありがとう！！！
また、データを皆で共有したいときの話について、米倉佑貴さんがInter-University Consortium for Political and Social Research (ICPSR)のGuide to Social Science Data Preparation and Archiving （社会科学データの準備と保存の手引き）の紹介をしてくださいました。
原版はICPSRのウェブサイトの中から、日本語版は東京大学社会科学研究所の中の社会調査・データアーカイブ研究センター内 (http://ssjda.iss.u-tokyo.ac.jp/text2.html) からダウンロードすることができます。
さて、次回からは共分散構造分析に入ります。よねちゃん、どうぞよろしくお願いいたします。
日 時：2011年12月16日（金）18:00～20:00
テーマ：共分散構造分析 (1)
場 所：医学部３号館 3階S308
ご都合のつく方は是非いらしてくださいませ。（文責：宮本有紀）
2011/11/24
2011/10/04
次回は10月28日（金）18:00- Rの出力から結果を読むのと
前回やったことも書きたいのですが、とりあえず次回のエビ研日程だけ。
次回も、Mixed Model (Multilevel Model)の解析の出力を、どのように読んで、論文等の表にするときにはどのように記述するのかをやってみたいと思います。
日 時：2011年10月28日（金）18:00～20:00
テーマ：Mixed Model (19)
場 所：医学部３号館 3階S308
ご都合のつく方は是非いらしてくださいませ。（文責：宮本有紀）
次回も、Mixed Model (Multilevel Model)の解析の出力を、どのように読んで、論文等の表にするときにはどのように記述するのかをやってみたいと思います。
日 時：2011年10月28日（金）18:00～20:00
テーマ：Mixed Model (19)
場 所：医学部３号館 3階S308
ご都合のつく方は是非いらしてくださいませ。（文責：宮本有紀）
2011/07/29
次回は9月2日（金）16:00- Rの出力から結果を読む
前回（7/29金）のエビ研でも、Mixed Model (Multilevel Model)の解析をRを用いて行いました。
1ヶ月あいてしまうと、データセットをRに読み込むところから躓いてしまい、解析にかかるまで時間がかかってしまいましたが、なんとか解析をすることができました。
次回は、この出力を、どのように読んで、論文等の表にするときにはどのように記述するのかをやってみたいと思います。
日 時：2011年9月2日（金）16:00～18:00
テーマ：Mixed Model (18)
場 所：医学部３号館 3階S308
前回演習で行った出力（次回に使う出力）を松長さんが送って下さいました。松長さんありがとうございます！
> a <- read.csv(file.choose(), header = T)
> attach(a)
> a$centses <- ses - meanses
> library(lme4)
要求されたパッケージ Matrix をロード中です
要求されたパッケージ lattice をロード中です
次のパッケージを付け加えます: 'Matrix'
The following object(s) are masked from 'package:base':
det
次のパッケージを付け加えます: 'lme4'
The following object(s) are masked from 'package:stats':
AIC
> results1 <- lmer(mathach ~ 1 + (1 | schid), data = a)
> summary(results1)
Linear mixed model fit by REML
Formula: mathach ~ 1 + (1 | schid)
Data: a
Random effects:
Number of obs: 7185, groups: schid, 160
Fixed effects:
> results2 <- lmer(mathach ~ 1 + meanses + schtype + (1 | schid), data = a)
> summary(results2)
Linear mixed model fit by REML
Formula: mathach ~ 1 + meanses + schtype + (1 | schid)
Data: a
Random effects:
Number of obs: 7185, groups: schid, 160
Fixed effects:
Correlation of Fixed Effects:
> results3 <- lmer(mathach ~ meanses + schtype + centses + meanses*centses + schtype*centses + (1 + centses|schid), data = a)
> summary(results3)
Linear mixed model fit by REML
Formula: mathach ~ meanses + schtype + centses + meanses * centses + schtype * centses + (1 + centses | schid)
Data: a
Random effects:
Number of obs: 7185, groups: schid, 160
Fixed effects:
Correlation of Fixed Effects:
1ヶ月あいてしまうと、データセットをRに読み込むところから躓いてしまい、解析にかかるまで時間がかかってしまいましたが、なんとか解析をすることができました。
次回は、この出力を、どのように読んで、論文等の表にするときにはどのように記述するのかをやってみたいと思います。
日 時：2011年9月2日（金）16:00～18:00
テーマ：Mixed Model (18)
場 所：医学部３号館 3階S308
前回演習で行った出力（次回に使う出力）を松長さんが送って下さいました。松長さんありがとうございます！
> a <- read.csv(file.choose(), header = T)
> attach(a)
> a$centses <- ses - meanses
> library(lme4)
要求されたパッケージ Matrix をロード中です
要求されたパッケージ lattice をロード中です
次のパッケージを付け加えます: 'Matrix'
The following object(s) are masked from 'package:base':
det
次のパッケージを付け加えます: 'lme4'
The following object(s) are masked from 'package:stats':
AIC
> results1 <- lmer(mathach ~ 1 + (1 | schid), data = a)
> summary(results1)
Linear mixed model fit by REML
Formula: mathach ~ 1 + (1 | schid)
Data: a
| AIC | BIC | logLik | deviance | REMLdev |
| 47123 | 47143 | -23558 | 47116 | 47117 |
Random effects:
| Groups | Name | Variance | Std.Dev. |
| schid | (Intercept) | 8.614 | 2.9350 |
| Residual | 39.148 | 6.2569 |
Fixed effects:
| Estimate | Std. Error | t value | |
| (Intercept) | 12.6370 | 0.2443 | 51.72 |
> results2 <- lmer(mathach ~ 1 + meanses + schtype + (1 | schid), data = a)
> summary(results2)
Linear mixed model fit by REML
Formula: mathach ~ 1 + meanses + schtype + (1 | schid)
Data: a
| AIC | BIC | logLik | deviance | REMLdev |
| 46956 | 46991 | -23473 | 46944 | 46946 |
Random effects:
| Groups | Name | Variance | Std.Dev. |
| schid | (Intercept) | 2.3139 | 1.5211 |
| Residual | 39.1614 | 6.2579 |
Fixed effects:
| Estimate | Std. Error | t value | |
| (Intercept) | 12.0963 | 0.1986 | 60.90 |
| meanses | 5.3329 | 0.3686 | 14.47 |
| schtype | 1.2253 | 0.3058 | 4.01 |
Correlation of Fixed Effects:
| (Intr) | meanss | |
| meanses | 0.245 | |
| schtype | -0.698 | -0.356 |
> results3 <- lmer(mathach ~ meanses + schtype + centses + meanses*centses + schtype*centses + (1 + centses|schid), data = a)
> summary(results3)
Linear mixed model fit by REML
Formula: mathach ~ meanses + schtype + centses + meanses * centses + schtype * centses + (1 + centses | schid)
Data: a
| AIC | BIC | logLik | deviance | REMLdev |
| 46524 | 46592 | -23252 | 46496 | 46504 |
Random effects:
| Groups | Name | Variance | Std.Dev. | Corr |
| schid | (Intercept) | 2.38186 | 1.54333 | |
| centses | 0.10138 | 0.31841 | 0.392 | |
| Residual | 36.72113 | 6.05980 |
Fixed effects:
| Estimate | Std. Error | t value | |
| (Intercept) | 12.1136 | 0.1988 | 60.93 |
| meanses | 5.3391 | 0.3693 | 14.46 |
| schtype | 1.2167 | 0.3064 | 3.97 |
| centses | 2.9388 | 0.1551 | 18.95 |
| meanses:centses | 1.0389 | 0.2989 | 3.48 |
| schtype:centses | -1.6426 | 0.2398 | -6.85 |
Correlation of Fixed Effects:
| (Intr) | meanss | schtyp | centss | mnss:c | |
| meanses | 0.245 | ||||
| schtype | -0.697 | -0.356 | |||
| centses | 0.080 | 0.020 | -0.056 | ||
| menss:cntss | 0.019 | 0.079 | -0.028 | 0.282 | |
| schtyp:cnts | -0.055 | -0.029 | 0.082 | -0.694 | -0.351 |
2011/07/28
次回7月29日（金）もRで実習
前回（6/10金）のエビ研では、実際にMixed Model (Multilevel Model)の解析をRを用いて行いました。
というわけで、次回もまた、Rを用いて実際に動かしてみたいと思います。
日 時：2011年7月29日（金）18:00～20:00
テーマ：Mixed Model (17)
場 所：医学部３号館 3階S308
前回と同じデータセットとRをご持参いただければと思います。
（前回の予告記事をご参照くださいませ。）
また、Rでデータを読み込むときの手順を土屋政雄さんのご厚意でここに掲載させていただきます。
つっちーどうもありがとうございます！
------------------------------------------------------
【データを読み込むまで】
まず，作業ディレクトリ（フォルダ）の変更
メニューの[ファイル]→[ディレクトリの変更]でフォルダを指定。デスクトップにフォルダを作ると分かりやすいかも。名前は英数字で（フォルダパスの中に日本語が入るとうまくいかない事があるため）。
getwd() #現在の作業フォルダの確認
a<-read.csv("hlm_sem.csv", header=T) # 「hlm_sem.csv」というデータファイルを，「a」という名前でRに読み込む
b<-read.csv(file.choose(), header=T) # こちらを使うと，ファイル名を入れずにすみ，ダイアログから選択できる
fix(a) #spss風な画面で読み込まれたことを確認
------------------------------------------------------
ご都合のつく方は是非いらしてくださいませ。（文責：宮本有紀）
というわけで、次回もまた、Rを用いて実際に動かしてみたいと思います。
日 時：2011年7月29日（金）18:00～20:00
テーマ：Mixed Model (17)
場 所：医学部３号館 3階S308
前回と同じデータセットとRをご持参いただければと思います。
（前回の予告記事をご参照くださいませ。）
また、Rでデータを読み込むときの手順を土屋政雄さんのご厚意でここに掲載させていただきます。
つっちーどうもありがとうございます！
------------------------------------------------------
【データを読み込むまで】
まず，作業ディレクトリ（フォルダ）の変更
メニューの[ファイル]→[ディレクトリの変更]でフォルダを指定。デスクトップにフォルダを作ると分かりやすいかも。名前は英数字で（フォルダパスの中に日本語が入るとうまくいかない事があるため）。
getwd() #現在の作業フォルダの確認
a<-read.csv("hlm_sem.csv", header=T) # 「hlm_sem.csv」というデータファイルを，「a」という名前でRに読み込む
b<-read.csv(file.choose(), header=T) # こちらを使うと，ファイル名を入れずにすみ，ダイアログから選択できる
fix(a) #spss風な画面で読み込まれたことを確認
------------------------------------------------------
ご都合のつく方は是非いらしてくださいませ。（文責：宮本有紀）
2011/06/02
次回6月10日（金）はRで実習
次回のエビ研では、実際にMixed Model (Multilevel Model)の解析を
皆でしてみようというご提案をいただき、是非したい！ということになりました。
参考文献として下記を使います。
Estimating Multilevel Models using SPSS, Stata, SAS, and R
JeremyJ.Albright and Dani M. Marinova
http://www.indiana.edu/~statmath/stat/all/hlm/hlm.pdf
できれば一緒に行いたいので、解析はフリーソフトのRを使いたいと思います。
データセットは，このなかの↓This is the data set.のdata setを用います。
http://www.ats.ucla.edu/stat/hlm/seminars/hlm6/mlm_hlm6_seminar.htm
このデータセットはSPSSのファイルなので，可能ならばCSVに変換しておいてください。
ご自分でRとパッケージのlme4もインストールしておいていただければ幸いです。
一連のやり方が分からなかったら，「r パッケージ インストール」
と検索してみれば，たいてい画像付きの解説が出てくるようです。
SPSSのデータをCSV形式に変換できなかったり
上記の手順のどこかができなかった場合には宮本までご連絡くださいませ。
当日は、可能な限りPC持参で、文献のプリントアウトが必要な方は各自でご準備いただければ幸いです。
日 時：2011年6月10日（金）18:00～20:00
テーマ：Mixed Model (16)
場 所：医学部３号館 3階S308
ご都合のつく方は是非いらしてくださいませ。（文責：宮本有紀）
皆でしてみようというご提案をいただき、是非したい！ということになりました。
参考文献として下記を使います。
Estimating Multilevel Models using SPSS, Stata, SAS, and R
JeremyJ.Albright and Dani M. Marinova
http://www.indiana.edu/~statmath/stat/all/hlm/hlm.pdf
できれば一緒に行いたいので、解析はフリーソフトのRを使いたいと思います。
データセットは，このなかの↓This is the data set.のdata setを用います。
http://www.ats.ucla.edu/stat/hlm/seminars/hlm6/mlm_hlm6_seminar.htm
このデータセットはSPSSのファイルなので，可能ならばCSVに変換しておいてください。
ご自分でRとパッケージのlme4もインストールしておいていただければ幸いです。
一連のやり方が分からなかったら，「r パッケージ インストール」
と検索してみれば，たいてい画像付きの解説が出てくるようです。
SPSSのデータをCSV形式に変換できなかったり
上記の手順のどこかができなかった場合には宮本までご連絡くださいませ。
当日は、可能な限りPC持参で、文献のプリントアウトが必要な方は各自でご準備いただければ幸いです。
日 時：2011年6月10日（金）18:00～20:00
テーマ：Mixed Model (16)
場 所：医学部３号館 3階S308
ご都合のつく方は是非いらしてくださいませ。（文責：宮本有紀）
2011/05/31
次回Mixed Model続きの日程は6月10日（金）です
みなさまこんにちは。前回3/23からだいぶあいてしまいました。
次回のエビ研日程をお知らせします。
日 時：2011年6月10日（金）18:00～20:00
テーマ：Mixed Model (16)
場 所：医学部３号館 3階S308
内容は、Mixed Modelです。
方法がわかりやすく書いてある論文をお持ちの方は是非宮本までご一報ください。
当日持ち込みも歓迎です。
また、現在計画中の研究や、取ったデータで解析方法について考えるのも歓迎です。
ご都合のつく方は是非いらしてくださいませ。（文責：宮本有紀）
次回のエビ研日程をお知らせします。
日 時：2011年6月10日（金）18:00～20:00
テーマ：Mixed Model (16)
場 所：医学部３号館 3階S308
内容は、Mixed Modelです。
方法がわかりやすく書いてある論文をお持ちの方は是非宮本までご一報ください。
当日持ち込みも歓迎です。
また、現在計画中の研究や、取ったデータで解析方法について考えるのも歓迎です。
ご都合のつく方は是非いらしてくださいませ。（文責：宮本有紀）
2011/03/17
次回Mixed Model続きの日程は3月23日（水）です
みなさま、先日、次回日程を2月23日と予告していましたが、諸般の事情により、一ヶ月後の3月23日に変更させていただきました。予定を空けてくださっていた方、大変申し訳ありませんでした。
また、次回は、Mixed Modelの論文を読みつつ、この春論文を提出された皆さんやご卒業される皆さんをねぎらい祝うことも同時に行いたいと思っています。
次回みんなで読んでみる予定にしているのは下記の論文です。
O'Campo P, Caughy MO, Nettles SM. Partner abuse or violence, parenting and neighborhood influences on children's behavioral problems. Soc Sci Med. 2010 May;70(9):1404-15. Epub 2010 Feb 12.
PMID: 20163906
日 時：2011年3月23日（水）18:00～20:00（→13:30～に時間変更）
テーマ：Mixed Model (15)
場 所：医学部３号館 3階S308
--
Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
ご関心のある方は次回も是非いらしてください！（文責：宮本有紀）
また、次回は、Mixed Modelの論文を読みつつ、この春論文を提出された皆さんやご卒業される皆さんをねぎらい祝うことも同時に行いたいと思っています。
次回みんなで読んでみる予定にしているのは下記の論文です。
O'Campo P, Caughy MO, Nettles SM. Partner abuse or violence, parenting and neighborhood influences on children's behavioral problems. Soc Sci Med. 2010 May;70(9):1404-15. Epub 2010 Feb 12.
PMID: 20163906
日 時：2011年3月23日（水）
テーマ：Mixed Model (15)
場 所：医学部３号館 3階S308
--
Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
ご関心のある方は次回も是非いらしてください！（文責：宮本有紀）
2010/12/16
次回Mixed Model続きの日程は1月26日（水）です
みなさま、先日、次回日程を1月19日と予告してしまいましたが、諸般の事情により、1月26日に変更させていただきました。予定を空けてくださっていた方、大変申しわけありません。
次回も、Mixed Modelです。
実際にデータを収集してMixed Modelを用いて解析をされた方の実際を聞いたり、Mixed Modelを用いた論文の表や方法の記載を複数見て勉強したいと考えています。論文が手元にある方、良い表を見かけた方はご持参下さるか、宮本にご一報いただけるとありがたいです。
日 時：2011年1月26日（水）18:30～20:00
テーマ：Mixed Model (14)
場 所：医学部３号館 3階S308
--
Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
ご関心のある方は次回も是非いらしてください！（文責：宮本有紀）
次回も、Mixed Modelです。
実際にデータを収集してMixed Modelを用いて解析をされた方の実際を聞いたり、Mixed Modelを用いた論文の表や方法の記載を複数見て勉強したいと考えています。論文が手元にある方、良い表を見かけた方はご持参下さるか、宮本にご一報いただけるとありがたいです。
日 時：2011年1月26日（水）18:30～20:00
テーマ：Mixed Model (14)
場 所：医学部３号館 3階S308
--
Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
ご関心のある方は次回も是非いらしてください！（文責：宮本有紀）
2010/12/01
次回はMixed Model続き
前回（12/1）もご参加ありがとうございました。
前回はマルチレベル解析を行った、書きたてほやほやの論文の表を見せていただきながら、その研究で用いられた解析や値の意味について説明していただきました！貴重なデータをありがとうございました！
次回も、Mixed Modelです。
実際にデータを収集してMixed Modelを用いて解析をしたい方の実際を聞いたり、論文を読みながら勉強します。
日 時：2011年1月19日（水）18:40～20:10 → 1月26日（水）18:30-20:00 へ変更
テーマ：Mixed Model (14)＜縦断データ初級編（9）？＞
場 所：医学部３号館 3階S308
Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
ご関心のある方は次回も是非いらしてください！（文責：宮本有紀）
前回はマルチレベル解析を行った、書きたてほやほやの論文の表を見せていただきながら、その研究で用いられた解析や値の意味について説明していただきました！貴重なデータをありがとうございました！
次回も、Mixed Modelです。
実際にデータを収集してMixed Modelを用いて解析をしたい方の実際を聞いたり、論文を読みながら勉強します。
日 時：2011年
テーマ：Mixed Model (14)＜縦断データ初級編（9）？＞
場 所：医学部３号館 3階S308
Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
ご関心のある方は次回も是非いらしてください！（文責：宮本有紀）
2010/11/12
次回（2010/12/1）はMixed Model続き
前回（10/14）もご参加ありがとうございました。
前回は論文の書き方、たとえばIntroductionではなぜこの研究が必要なのか、そのために主張と根拠を書くことや表現の仕方、結果で示す図や表の作り方等々についてメンバーが資料を持ち寄り話し合いました。それからMedical Writerという職業についても話し合いました！
次回は、またMixed Modelに戻り、実際にデータを収集してMixed Modelを用いて解析をされた方の実際を聞いたり、論文を読みながら勉強します。
日 時：2010年12月1日（水）18:30～20:00
テーマ：Mixed Model (13)＜縦断データ初級編（8）＞
場 所：医学部３号館 3階S308
Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
ご関心のある方は次回も是非いらしてください！（文責：宮本有紀）
前回は論文の書き方、たとえばIntroductionではなぜこの研究が必要なのか、そのために主張と根拠を書くことや表現の仕方、結果で示す図や表の作り方等々についてメンバーが資料を持ち寄り話し合いました。それからMedical Writerという職業についても話し合いました！
次回は、またMixed Modelに戻り、実際にデータを収集してMixed Modelを用いて解析をされた方の実際を聞いたり、論文を読みながら勉強します。
日 時：2010年12月1日（水）18:30～20:00
テーマ：Mixed Model (13)＜縦断データ初級編（8）＞
場 所：医学部３号館 3階S308
Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
ご関心のある方は次回も是非いらしてください！（文責：宮本有紀）
2010/09/16
次回（2010/10/14）は医学論文注意点復習と論文読みながらMixed Model続き
前回（9/9）もご参加ありがとうございました。
欠損があった場合にどうするかの議論や、Multiple imputationについて話し合いました。
さらに、SPSSの syntax referenceは一見（一読？）の価値有り、という話もありました。
次回は、エビ研参加者の何人かが受講したMedical Writingの講義の内容紹介をし、Mixed Modelを用いた論文を読みながら勉強します。
日 時：2010年10月14日（木）18:00～19:30
テーマ：Mixed Model (12)＜縦断データ初級編（7）＞
場 所：医学部３号館 3階S308
-2010/9/9木（第57回）のエビ研内容-
この回では、linear mixed-effects modelを用いた論文を読みました。紹介された論文は
Wilkens et al. Effect of glucosamine on pain-related disability in patients with chronic low back pain and degenerative lumbar osteoarthritis: a randomized controlled trial. JAMA. 2010 Jul 7;304(1):45-52.
です。
慢性腰痛に対するグルコサミン投与群とプラセボ群では、痛みに関連した障害等、この研究で測定されているアウトカムで6ヶ月介入後に有意な違いは見られない、といった結果でした。
（内容については、また今後加筆させていただきます。）
statistical analysisの記述がとても丁寧でした。
SPSSで、random effect の共分散構造(covariance type)のデフォルトはVC (variance component structure)になっていますが、今回読んだ論文を含め、unstructured（UN)で解析することも多いような印象を受けました。ここはもう少し自分でも理解したいところではあります。
--
Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
ご関心のある方は次回も是非いらしてください！（文責：宮本有紀）
欠損があった場合にどうするかの議論や、Multiple imputationについて話し合いました。
さらに、SPSSの syntax referenceは一見（一読？）の価値有り、という話もありました。
次回は、エビ研参加者の何人かが受講したMedical Writingの講義の内容紹介をし、Mixed Modelを用いた論文を読みながら勉強します。
日 時：2010年10月14日（木）18:00～19:30
テーマ：Mixed Model (12)＜縦断データ初級編（7）＞
場 所：医学部３号館 3階S308
-2010/9/9木（第57回）のエビ研内容-
この回では、linear mixed-effects modelを用いた論文を読みました。紹介された論文は
Wilkens et al. Effect of glucosamine on pain-related disability in patients with chronic low back pain and degenerative lumbar osteoarthritis: a randomized controlled trial. JAMA. 2010 Jul 7;304(1):45-52.
です。
慢性腰痛に対するグルコサミン投与群とプラセボ群では、痛みに関連した障害等、この研究で測定されているアウトカムで6ヶ月介入後に有意な違いは見られない、といった結果でした。
（内容については、また今後加筆させていただきます。）
statistical analysisの記述がとても丁寧でした。
SPSSで、random effect の共分散構造(covariance type)のデフォルトはVC (variance component structure)になっていますが、今回読んだ論文を含め、unstructured（UN)で解析することも多いような印象を受けました。ここはもう少し自分でも理解したいところではあります。
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Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
ご関心のある方は次回も是非いらしてください！（文責：宮本有紀）
2010/09/08
次（2010/9/9Thurs）もMixed Model
予告の再掲です。
次回もMixed Modelを用いた論文を読みながら勉強します。
日 時：2010年9月9日（木）18:00～19:30
テーマ：Mixed Model (11)＜縦断データ初級編（6）＞
場 所：医学部３号館 3階S308
また、Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
ご関心のある方は次回も是非いらしてください！（文責：宮本有紀）
ところで、エビ研の中で、米倉さん（よねちゃん）が紹介してくださっていたとても勉強になるサイトをまだ紹介していなかったことを思い出しました。
久保拓弥さんの「生態学データ解析」のページです。
線型モデルの発展（線型モデルから階層ベイズモデルまで）やそれぞれの推定計算方法（最小二乗法からMCMC法）の関係などを説明してくれています。モデルを理解しているとは言い難い私でも、大まかになら把握ができる！と思える内容です。よねちゃんご紹介ありがとうございます！
次回もMixed Modelを用いた論文を読みながら勉強します。
日 時：2010年9月9日（木）18:00～19:30
テーマ：Mixed Model (11)＜縦断データ初級編（6）＞
場 所：医学部３号館 3階S308
また、Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
ご関心のある方は次回も是非いらしてください！（文責：宮本有紀）
ところで、エビ研の中で、米倉さん（よねちゃん）が紹介してくださっていたとても勉強になるサイトをまだ紹介していなかったことを思い出しました。
久保拓弥さんの「生態学データ解析」のページです。
線型モデルの発展（線型モデルから階層ベイズモデルまで）やそれぞれの推定計算方法（最小二乗法からMCMC法）の関係などを説明してくれています。モデルを理解しているとは言い難い私でも、大まかになら把握ができる！と思える内容です。よねちゃんご紹介ありがとうございます！
2010/08/06
次回（2010/9/9）も論文読みながらMixed Model
前回（8/5）もさまざまなご所属からのご参加ありがとうございました。
Mixed Modelのさまざまな呼ばれ方（Hierarchical Linear Model：階層線形モデルとか、Multi-levelとか）についてや、StataやRに対する熱いまなざし、Latent growth model：潜在成長曲線モデルはSEM（structural equation modeling）を使えるソフトならできるとか、さまざまな話をしながらMixed modelを用いた論文を読んだ楽しい夏の夜でした。
次回もMixed Modelを用いた論文を読みながら勉強します。
日 時：2010年9月9日（木）18:00～19:30
テーマ：Mixed Model (11)＜縦断データ初級編（6）＞
場 所：医学部３号館 3階S308
-2010/8/5木（第56回）のエビ研内容-
この回では、generalized linear mixed model (GLMM:一般化線形混合モデル)を用いた論文を読みました。紹介された論文は
Lee et al. Analysis of group randomized trials with multiple binary endpoints and small number of groups. PLoS One. 2009 Oct 21;4(10):e7265.
です。
8つのクリニックが、‘がんのスクリーニング時期が来ているかどうかが患者自身にわかるようなシステム’を導入する介入群(4クリニック)と導入しない対照群（4クリニック）にランダムに割り付けられ、そのシステム導入時と1年後、2年後の時点でクリニックを利用している患者の（50才以上の女性には年に一度の実施を一般的に推奨されている）細胞診、マンモグラフィー、便潜血検査の受診の有無を調査しています。
この論文は生物統計学者が書いていて、multiple endpoints（受診の有無を調査している検査が３つ）で、グループの数が少ない（4+4=8）ようなgroup randomized trials (GRT)データを分析する上での実践的な助言を提供することも目的の一つとのことで、Methodsの記述がとっても丁寧です。
通常のRCTとは異なり、GRTでは同じグループ内の個人の回答が相関することが予測されること、intraclass correlation coefficient (ICC)の考え方、GLMMの説明、multiple endpointsであることを調整するためにstepdown Bonferroni method of Holmを用いていること、などなど、式も含め、たくさん説明を書いてくれています。
さらにさらに、SASのcodeも著者のウェブページ↓で公開してます！すばらしいですね。
http://personal.health.usf.edu/jlee2/software.htm
よねちゃん、素敵な論文のご紹介どうもありがとうございました！
ところで、私は数学とか数式は全然いやではないんですけど、式の読み方（読み下し方？音読の仕方？）やギリシャ文字等、記号の読み方がわからないと、途端に読むのがいやになります。呼び方というか、読み方がわからないと記号を記号として捉えることができないというのは自分でも残念なのですが。本や論文を自分で読むだけじゃなくて、講義とか、誰かの話を聞くことの良いところは、読み方がわかって、記号や式を認識できることだなぁ、と思いました。個人的な感想でごめんなさい。
--
Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
ご関心のある方は次回も是非いらしてください！（文責：宮本有紀）
Mixed Modelのさまざまな呼ばれ方（Hierarchical Linear Model：階層線形モデルとか、Multi-levelとか）についてや、StataやRに対する熱いまなざし、Latent growth model：潜在成長曲線モデルはSEM（structural equation modeling）を使えるソフトならできるとか、さまざまな話をしながらMixed modelを用いた論文を読んだ楽しい夏の夜でした。
次回もMixed Modelを用いた論文を読みながら勉強します。
日 時：2010年9月9日（木）18:00～19:30
テーマ：Mixed Model (11)＜縦断データ初級編（6）＞
場 所：医学部３号館 3階S308
-2010/8/5木（第56回）のエビ研内容-
この回では、generalized linear mixed model (GLMM:一般化線形混合モデル)を用いた論文を読みました。紹介された論文は
Lee et al. Analysis of group randomized trials with multiple binary endpoints and small number of groups. PLoS One. 2009 Oct 21;4(10):e7265.
です。
8つのクリニックが、‘がんのスクリーニング時期が来ているかどうかが患者自身にわかるようなシステム’を導入する介入群(4クリニック)と導入しない対照群（4クリニック）にランダムに割り付けられ、そのシステム導入時と1年後、2年後の時点でクリニックを利用している患者の（50才以上の女性には年に一度の実施を一般的に推奨されている）細胞診、マンモグラフィー、便潜血検査の受診の有無を調査しています。
この論文は生物統計学者が書いていて、multiple endpoints（受診の有無を調査している検査が３つ）で、グループの数が少ない（4+4=8）ようなgroup randomized trials (GRT)データを分析する上での実践的な助言を提供することも目的の一つとのことで、Methodsの記述がとっても丁寧です。
通常のRCTとは異なり、GRTでは同じグループ内の個人の回答が相関することが予測されること、intraclass correlation coefficient (ICC)の考え方、GLMMの説明、multiple endpointsであることを調整するためにstepdown Bonferroni method of Holmを用いていること、などなど、式も含め、たくさん説明を書いてくれています。
さらにさらに、SASのcodeも著者のウェブページ↓で公開してます！すばらしいですね。
http://personal.health.usf.edu/jlee2/software.htm
よねちゃん、素敵な論文のご紹介どうもありがとうございました！
ところで、私は数学とか数式は全然いやではないんですけど、式の読み方（読み下し方？音読の仕方？）やギリシャ文字等、記号の読み方がわからないと、途端に読むのがいやになります。呼び方というか、読み方がわからないと記号を記号として捉えることができないというのは自分でも残念なのですが。本や論文を自分で読むだけじゃなくて、講義とか、誰かの話を聞くことの良いところは、読み方がわかって、記号や式を認識できることだなぁ、と思いました。個人的な感想でごめんなさい。
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Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
ご関心のある方は次回も是非いらしてください！（文責：宮本有紀）
2010/07/03
まだ続きます、次（2010/8/5Thurs）もMixed Model
前回（7月1日）もたくさんのご参加ありがとうございました。前回考えたMixed Modelの例題の復習からはじまり、実際にMixed Modelを用いている論文を読みながらその結果の記述なども含め検討しました。
紹介された論文は
Carei et al. Randomized controlled clinical trial of yoga in the treatment of eating disorders. J Adolesc Health. 2010 Apr;46(4):346-51.
と
Sjögren et al. Effects of a physical exercise intervention on subjective physical well-being, psychosocial functioning and general well-being among office workers: a cluster randomized-controlled cross-over design. Scand J Med Sci Sports. 2006 Dec;16(6):381-90.
です。
Careiらの論文は、Yoga介入前のWeek 0、（8週間のYoga介入後の）Week 9, Week 12でYoga群、No yoga群の摂食障害尺度その他の得点の変化を比較しています。
Sjögrenらの論文は、軽度の負荷の運動を15週間行い、その介入前後のphysica well-beingその他を測定しています。こちらの論文は、方法の部分でfixed effectとして投入した変数は何、random effectは何と細かに記述してあり、方法の記述は参考になりそうです。しかしながら、変数をステップワイズで落として最終的なモデルを決定していて、結果の記述はなぜ？？？という部分もありました。このモデルで分析したいと思ったのであれば、やはり変数をこのような形で落とすのはいかがなものだろうか、という議論がありました。
やはり、解析について学ぶには、実際にMixed Modelを用いている論文を読むのはとても勉強になる、と実感しました。この日はそのほかにもとても勉強になった話題があったのですが、それについてはまた後日記載します。
次回もMixed Modelを用いた論文を読みながら勉強します。
日 時：2010年8月5日（木）18:00～19:30
テーマ：Mixed Model (10)＜縦断データ初級編（5）＞
場 所：医学部３号館 3階S308
また、Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
ご関心のある方は次回も是非いらしてください！（文責：宮本有紀）
紹介された論文は
Carei et al. Randomized controlled clinical trial of yoga in the treatment of eating disorders. J Adolesc Health. 2010 Apr;46(4):346-51.
と
Sjögren et al. Effects of a physical exercise intervention on subjective physical well-being, psychosocial functioning and general well-being among office workers: a cluster randomized-controlled cross-over design. Scand J Med Sci Sports. 2006 Dec;16(6):381-90.
です。
Careiらの論文は、Yoga介入前のWeek 0、（8週間のYoga介入後の）Week 9, Week 12でYoga群、No yoga群の摂食障害尺度その他の得点の変化を比較しています。
Sjögrenらの論文は、軽度の負荷の運動を15週間行い、その介入前後のphysica well-beingその他を測定しています。こちらの論文は、方法の部分でfixed effectとして投入した変数は何、random effectは何と細かに記述してあり、方法の記述は参考になりそうです。しかしながら、変数をステップワイズで落として最終的なモデルを決定していて、結果の記述はなぜ？？？という部分もありました。このモデルで分析したいと思ったのであれば、やはり変数をこのような形で落とすのはいかがなものだろうか、という議論がありました。
やはり、解析について学ぶには、実際にMixed Modelを用いている論文を読むのはとても勉強になる、と実感しました。この日はそのほかにもとても勉強になった話題があったのですが、それについてはまた後日記載します。
次回もMixed Modelを用いた論文を読みながら勉強します。
日 時：2010年8月5日（木）18:00～19:30
テーマ：Mixed Model (10)＜縦断データ初級編（5）＞
場 所：医学部３号館 3階S308
また、Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
ご関心のある方は次回も是非いらしてください！（文責：宮本有紀）
2010/06/30
ワイドのデータセットで図表確認♪
引き続き、2010年2月25日の演習内容です。馬ノ段さんが作ってくれました。うまちゃんありがとう！アップが遅れて申し訳ありません！！
測定時点が何度もあるときに、その推移のグラフ（折れ線グラフ等）を確認しておきたいときに、SPSSのGUI画面ではどうするのか？？？という演習でした。
事前に元データを確認しておくことが大切です。
「線の表現内容」と「変数」を設定します～（＾―＾）
一度図を作成して、それから編集します！
ダブルクリック、ダブルクリック！
完成！！！
うまちゃんありがとう！
測定時点が何度もあるときに、その推移のグラフ（折れ線グラフ等）を確認しておきたいときに、SPSSのGUI画面ではどうするのか？？？という演習でした。
事前に元データを確認しておくことが大切です。
「線の表現内容」と「変数」を設定します～（＾―＾）
一度図を作成して、それから編集します！
ダブルクリック、ダブルクリック！
完成！！！
うまちゃんありがとう！
次（2010/7/1Thurs）もMixed Modeｌ続き（予告のみ再掲）
予告のみ再掲します！
次回もMixed Model（あるいはMultilevel Model）の続きです。
Mixed Modelを知りたい人、縦断データを解析する予定の人、どのような方もどうぞいらしてください。
日 時：2010年7月1日（木）18:00～19:30
テーマ：Mixed Model (9)＜縦断データ初級編（4）＞
場 所：医学部３号館 3階S308
また、Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
ご関心のある方は次回も是非いらしてください！（文責：宮本有紀）
次回もMixed Model（あるいはMultilevel Model）の続きです。
Mixed Modelを知りたい人、縦断データを解析する予定の人、どのような方もどうぞいらしてください。
日 時：2010年7月1日（木）18:00～19:30
テーマ：Mixed Model (9)＜縦断データ初級編（4）＞
場 所：医学部３号館 3階S308
また、Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
ご関心のある方は次回も是非いらしてください！（文責：宮本有紀）
2010/06/29
データセットの作成：ワイドをロングに！
4ヶ月も遅れましたが、、、、2010年2月25日のエビ研で行った演習の内容をここに記しておきます！馬ノ段（うまりの）さまがファイルを保存していてくれました、うまちゃんありがとう！
この日の演習１は、SPSSのGUI画面でワイドからロングにする方法でした。（シンタックス操作でのワイドからロング、ロングからワイドについてはこちらをご参照ください。）
「選択された変数を使用します」でidを選択。
名前を自由に書き換えます！
そのままそのまま。
シンタックスを残しましょう！！
完成！！！！
＜おまけで＞
Timeが測定時点の期間ではなく、順序で表示されているので変更しておく
1, 1, 2, 3 → 2, 4, 6, 8 へ
うまちゃん、感謝です！
この日の演習１は、SPSSのGUI画面でワイドからロングにする方法でした。（シンタックス操作でのワイドからロング、ロングからワイドについてはこちらをご参照ください。）
「選択された変数を使用します」でidを選択。
名前を自由に書き換えます！
そのままそのまま。
シンタックスを残しましょう！！
完成！！！！
＜おまけで＞
Timeが測定時点の期間ではなく、順序で表示されているので変更しておく
1, 1, 2, 3 → 2, 4, 6, 8 へ
うまちゃん、感謝です！
2010/05/28
次（2010/7/1Thurs）もMixed Modeｌ続き
前回（5月20日）は、たくさんの方にご参加いただき、和気藹々とした会となりました。Mixed Modelの復習からはじまり、Random EffectとFixed Effectをどう考えたら良いのか、Multilevelのlevel 1とかlevel 2はどう考えるのか、身近な話題を例にして考えました。
次回もMixed Model（あるいはMultilevel Model）の続きです。
Mixed Modelを知りたい人、縦断データを解析する予定の人、どのような方もどうぞいらしてください。
日 時：2010年7月1日（木）18:00～19:30
テーマ：Mixed Model (9)＜縦断データ初級編（4）＞
場 所：医学部３号館 3階S308
また、Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
いつも、感想だけじゃなくて、エビ研で行った内容についてちゃんとした報告を書かないと、という思いで記事をなかなか書けずにいて次回予告が遅れてしまうことを反省して、今回は、まずは予告だけアップします。
学んだことをすぐに忘れてしまうので、思い出すきっかけとするためにも、会の記録のためにも、できるだけこのブログにいろいろ報告を残しておきたいとは思っています。
ご関心のある方は次回も是非いらしてください！（文責：宮本）
次回もMixed Model（あるいはMultilevel Model）の続きです。
Mixed Modelを知りたい人、縦断データを解析する予定の人、どのような方もどうぞいらしてください。
日 時：2010年7月1日（木）18:00～19:30
テーマ：Mixed Model (9)＜縦断データ初級編（4）＞
場 所：医学部３号館 3階S308
また、Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
いつも、感想だけじゃなくて、エビ研で行った内容についてちゃんとした報告を書かないと、という思いで記事をなかなか書けずにいて次回予告が遅れてしまうことを反省して、今回は、まずは予告だけアップします。
学んだことをすぐに忘れてしまうので、思い出すきっかけとするためにも、会の記録のためにも、できるだけこのブログにいろいろ報告を残しておきたいとは思っています。
ご関心のある方は次回も是非いらしてください！（文責：宮本）
2010/05/14
次（2010/5/20）は成長曲線モデル（Mixed Modeｌ）続き
前回（2月25日）から3ヶ月も空いてしまいました！
次回も成長曲線モデルの続きを行います。だいぶ時間があいてしまったので、Mixed Model（あるいはMultilevel Model）の復習からになると思います。
Mixed Modelを知りたい人、縦断データを解析する予定の人、
どのような方もどうぞいらしてください。
日 時：2010年5月20日（木）18:00～19:30
テーマ：縦断データ－成長曲線モデル初級編（3）
場 所：医学部３号館 3階S308
また、Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
次回も成長曲線モデルの続きを行います。だいぶ時間があいてしまったので、Mixed Model（あるいはMultilevel Model）の復習からになると思います。
Mixed Modelを知りたい人、縦断データを解析する予定の人、
どのような方もどうぞいらしてください。
日 時：2010年5月20日（木）18:00～19:30
テーマ：縦断データ－成長曲線モデル初級編（3）
場 所：医学部３号館 3階S308
また、Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。
2010/04/06
次回の日程調整中
ご無沙汰しています。前回のエビ研：Growth Model初級編(2)（2010/2/25）の報告もしないまま随分時間が経ってしまいました。
当時のメモには、「普通のMixedはみんなの平均。Growth Modelはそれぞれ。」と書いてあり、さらに、「個人が組織にnestされる。」「個人に測定時間がnestされる。」との記述もあります。これはなんの文脈だったのか。。。記憶が不確かなのにここに書くのもなんですが、とりあえずメモということで。
そのときのシンタックスや出力はあるので、また復習しながら（いつか）書きたいと思います。
ところで、次回のエビ研開催日程は、現在調整中です。新学期のスタートが決まり次第ご連絡させていただきます。
ご要望があれば宮本までお知らせ下さいませ。
当時のメモには、「普通のMixedはみんなの平均。Growth Modelはそれぞれ。」と書いてあり、さらに、「個人が組織にnestされる。」「個人に測定時間がnestされる。」との記述もあります。これはなんの文脈だったのか。。。記憶が不確かなのにここに書くのもなんですが、とりあえずメモということで。
そのときのシンタックスや出力はあるので、また復習しながら（いつか）書きたいと思います。
ところで、次回のエビ研開催日程は、現在調整中です。新学期のスタートが決まり次第ご連絡させていただきます。
ご要望があれば宮本までお知らせ下さいませ。
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