コメントする昨日meta-analysisのmidtermが終わりました。持ち込みありで、下記論文から問題が出るので事前に読んでいったのですが、思ったより難しかったです...。statusでstratificationした結果筆者は〜〜と言っているが、どう考えるか?など)。examはグループでやっているテーマに関して論文のドラフトを書いて提出するだけです。analysisの授業を取っていて、どれも統計ソフトが必要です。longitudinalはSASを使って学んでいます(HSPHは基本SASです)。SASはどうせ今後使わないのでできるだけSTATAを使ってやっています。あると思いますが、主なものはSAS、SPSS、STATA、JMP、Rあたりでしょうか。Rが候補になると思います。近年の統計ソフトの流行りグラフは下記にありますが、RとSTATAが優勢です。http://www.sascommunity.org/planet/blog/category/stata/個人的にもRかSTATAがいいと思いますが、Rは無料かつ拡張性が高い、またbioinformaticsなどでのグラフ描画に優れるといったメリットが大きく、時間があってちゃんとやりたい人にはオススメです。僕も時間があったらRをやりたいと思っています。commanderなど”ボタンをポチポチ”するだけである程度解析してくれる便利な拡張ソフトもあります)。JMPは数千例までの研究で、かつ探索的研究をしたいときに便利です。個人的には一番初心者向けだと思います。drivenでなんらかの関係性を見るときには使っています。簡単操作でビジュアル的にわかりやすい表示をしてくれるので関係性が掴みやすくていいです。アカデミック版で7万ぐらいすることと、複雑な解析ができないのが欠点です。STATAは臨床研究ではpopularなソフトで、経済学の人たちもよく使っているそうです。僕のメインもSTATAです。日本語の資料も多いですし、複雑な解析も可能です。コマンド選択式なので基本は選んでいくだけですが(もちろん自分で式も作れる)、統計の知識がないとどのコマンドを選んでいいのかわからない...となりがちかもしれません。アカデミックパックなら4-7万で買えます。今後ちゃんと臨床研究したいけど、Rはとっつきにくいから、という人にはいいのではないかと思います。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。data論文が出版されましたアーカイブ2020年2月2020年1月2019年12月2019年11月2019年9月2019年7月2019年6月2019年5月2019年4月2019年3月2019年2月2019年1月2018年12月2018年11月2018年10月2018年8月2018年6月2018年5月2018年4月2018年3月2018年2月2018年1月2017年12月2017年11月2017年10月2017年9月2017年8月2017年7月2017年6月2017年5月2017年4月2017年3月2017年2月2017年1月2016年12月2016年11月2016年10月2016年9月2016年7月2016年6月2016年5月2016年4月2016年3月2016年2月2016年1月2015年12月ブログをメールで購読メールアドレスを記入して購読すれば、更新をメールで受信できます。2020飲み会が苦手で、せっかくMIT/Harvardエリアにいるのに研究者ネットワークができない、となっていたものの、「関連分野の研究者の新作論文を常にチェックし詳細/建設的なコメントを送りつける」をすると、会お!となる。研究を通じて親しくなれる、という習慣。Themegraphy。