分析
問題一覧
1
5) ロジスティック回帰分析
2
4) 固定集団を一定期間追跡調査する
3
2) 符号検定, 5) Wilcoxonの順位和検定
4
5)クラスター分析
5
5)ロジスティック回帰分析
6
1)質問紙法
7
3)ABC原価計算, 4)損益分岐点分析
8
2)バリアンス分析が用いられる。
9
5)Wilcoxonの順位和検定
10
2) 符号検定, 5) Wilcoxonの順位和検定
11
2) 主成分分析, 3) 重回帰分析
12
重回帰分析
13
主成分分析
14
クラスター分析
15
多変量生存時間回帰分析
16
横断的研究
17
t検定
18
回帰分析
19
符号検定
20
符号付順位和検定
21
Wilcoxonの順位和検定
22
シェルモデル
23
複数の説明変数があるとき、これらを用いて目的変数の事象発生確率をモデル化する
24
得られた2つのデータ間の代表値 (中央値) に差があるかどうかを検定する.主にサンプル数が少なく得られたデータに正規性を仮定できないときに用いられる
25
一つの目的変数(量的変数)を複数の説明変数で予測するものである
26
個々のデータから似ているデータ同士をグルーピングする分析
27
新データが事前に与えられたグループのどれに属すかを知る分析法
28
3郡以上の平均値の比較を行う検定法
29
多くの変数を持つデータを集約して、主成分を作成する方法
30
Coxの比例はバードモデルでは、生存時間を従属変数とするのではなく、八ザード(瞬間死亡率)が説明変数によってどれくらい影響を受けるのかをモデル化する
31
全国がん登録DB, 指定難病患者DB, 小児慢性特定疾患児童等DB
32
4) 就業
33
母集団に対して例えば正規分布のようなある特定の分布を仮定した検定
34
患者, 介入, 比較対照, 結果, 曝露
2022医学医療
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ユーザ名非公開 · 50問 · 1年前2022医学医療
2022医学医療
50問 • 1年前文書の保存期間
文書の保存期間
ユーザ名非公開 · 16問 · 1年前文書の保存期間
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16問 • 1年前コード系
コード系
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26問 • 1年前腫瘍マーカー
腫瘍マーカー
ユーザ名非公開 · 7問 · 1年前腫瘍マーカー
腫瘍マーカー
7問 • 1年前検査治療種類
検査治療種類
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検査治療種類
30問 • 1年前医療制度
医療制度
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医療制度
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疾患
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計算
ユーザ名非公開 · 6問 · 1年前計算
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6問 • 1年前チーム医療
チーム医療
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チーム医療
7問 • 1年前医療安全管理体制
医療安全管理体制
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処置
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5問 • 1年前間違えた問題
間違えた問題
ユーザ名非公開 · 49問 · 1年前間違えた問題
間違えた問題
49問 • 1年前問題一覧
1
5) ロジスティック回帰分析
2
4) 固定集団を一定期間追跡調査する
3
2) 符号検定, 5) Wilcoxonの順位和検定
4
5)クラスター分析
5
5)ロジスティック回帰分析
6
1)質問紙法
7
3)ABC原価計算, 4)損益分岐点分析
8
2)バリアンス分析が用いられる。
9
5)Wilcoxonの順位和検定
10
2) 符号検定, 5) Wilcoxonの順位和検定
11
2) 主成分分析, 3) 重回帰分析
12
重回帰分析
13
主成分分析
14
クラスター分析
15
多変量生存時間回帰分析
16
横断的研究
17
t検定
18
回帰分析
19
符号検定
20
符号付順位和検定
21
Wilcoxonの順位和検定
22
シェルモデル
23
複数の説明変数があるとき、これらを用いて目的変数の事象発生確率をモデル化する
24
得られた2つのデータ間の代表値 (中央値) に差があるかどうかを検定する.主にサンプル数が少なく得られたデータに正規性を仮定できないときに用いられる
25
一つの目的変数(量的変数)を複数の説明変数で予測するものである
26
個々のデータから似ているデータ同士をグルーピングする分析
27
新データが事前に与えられたグループのどれに属すかを知る分析法
28
3郡以上の平均値の比較を行う検定法
29
多くの変数を持つデータを集約して、主成分を作成する方法
30
Coxの比例はバードモデルでは、生存時間を従属変数とするのではなく、八ザード(瞬間死亡率)が説明変数によってどれくらい影響を受けるのかをモデル化する
31
全国がん登録DB, 指定難病患者DB, 小児慢性特定疾患児童等DB
32
4) 就業
33
母集団に対して例えば正規分布のようなある特定の分布を仮定した検定
34
患者, 介入, 比較対照, 結果, 曝露