こんな方におすすめ
- 一般化線形モデルができるおすすめ統計ソフトを知りたい
- Rの一般化線形モデルでできることを教えてほしい
本記事を書いているぼくは「作業で創るエビデンス」という作業療法研究の本で「統計」の章を書き下ろしています。
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【発売開始】『作業で創るエビデンス』【研究本】
きょうごく本記事では2019／3／18に発売がはじまった『作業で創るエビデンス』を紹介します。また、おすすめの副読本もあわせて解説します こんな方におすすめ 研究本の特徴が知りたい どんな人におすすめ ...
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本記事ではそんなぼくが上記の疑問にさくっとお答えします。
一般化線形モデルを実行したいならRがおすすめ
結論をいえば、一般化線形モデル（Generalized Linear Model，GLM）を実行したいなら、Rを使っておけばOKです。
理由は、Rのglm関数を使えば超簡単に実行できるからです。
簡単な例を示すと、t検定は以下の通りです。
t検定
glm(y ~ x1 + x2, family = gaussian(link = "identity") )
コードの意味は以下の通りです。
こんな感じで、Rのglm関数を使えば、わりとシンプルなコードで一般化線形モデルを実行できます。
なので、一般化線形モデルをやりたいならRを使っておけば問題ないです。
なお、その他の統計ソフトは以下の記事をご参照ください。
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【2019年版】無料で使える統計ソフト６選【比較】【厳選】
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Macに特化した統計ソフトの記事は以下です。
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Rの一般化線形モデルでできること
Rの一般化線形モデルでできることはいろいろあります。
ここではその一部を紹介します。
分散分析は以下の通りです。
分散分析
glm(y ~ x1 * x2 * x3, family = gaussian(link = "identity") )
単回帰分析は以下の通りです。
単回帰分析
glm(y ~ x1, family = gaussian(link = "identity") )
重回帰分析は以下の通りです。
重回帰分析
glm(y ~ x1 * x2, family = gaussian(link = "identity") )
ロジスティクス回帰分析は以下の通りです。
ロジスティクス回帰分析
glm(y ~ x1, family = binomial(link = "logit") )
ポアソン回帰分析は以下の通りです。
ポアソン回帰分析
glm(y ~ x1, family = poisson(link = "log") )
プロビット分析は以下の通りです。
プロビット分析
glm(y ~ x1, family = binomial(link = "probit") )
対数線形モデルは以下の通りです。
対数線形モデル
glm(y ~ x1 + x2, family = poisson(link = "log") )
ここでは簡単な例のみ示しました。
こんな感じで、シンプルなコードでいろいろ使いわけができます。
コードの意味は上記の図で示した説明を参考にしてください。
Rで一般化線形モデルができるメリットとデメリット
Rで一般化線形モデルができるメリット
Rで一般化線形モデルができるとコスパよいです。
理由は、Rそのものがフリーソフトだし、一般化線形モデルから一般化線形混合モデルに拡張したいときも、類似したコードで水平展開できるからです。
また、一度コードを書いてしまえば使い回しできますので、データ解析するたびに同じ手順にそってクリックする手間が省けます。
なので、忙しい人はRで一般化線形モデルができると時間を有効活用できるのでめちゃおすすめです。
Rで一般化線形モデルやりたいなら、以下の本を一冊読んでおけばOKです。
なお、Rの使い方自体がよくわからんと言う人は、以下の記事をどうぞです。
未経験からRを使いこなせるようになるためにおすすめの教材を紹介しています。
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【入門】未経験から「Rで統計解析」を目指す方へ【動画2本＋書籍1冊】
きょうごく本記事では「仕事や研究で統計解析する必要があります。『Rがおすすめ』と教えてもらいましたが、統計が苦手なうえに、Rそのものも難しそうで挫折しそうだと感じました。何かよい教材はありませんか？」 ...
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Rで一般化線形モデルができるデメリット
特にないです。
けど、一般化線形モデルの特性上、個体差、場所差などの変量効果を考慮できません。
複雑な現象にあわせて、もっと自由にモデリングしたい人は、一般化線形混合モデルを選択する必要があります。
Rなら一般化線形混合モデルも一般化線形モデルのglm関数に類似したコードで実行できます。
なので、本記事を読んだ人ならそれほど苦労することなく移行できるはずです。
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一般化線形混合モデル（GLMM）のススメ
本記事では「一般化線形混合モデル（GLMM）ってどんな方法なの？」という疑問にさくっとお答えします。 本記事のポイント GLMMの特徴は固定効果と変量効果を柔軟に扱えるところにあります 複雑な現象に応 ...
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一般化線形モデルに加えて、一般化線形混合モデルも学びたい人は以下の本が圧倒的におすすめです。
必ず読みましょう。
まとめ：一般化線形モデルを実行したいならRがおすすめ
本記事では「一般化線形モデルを活用したいです。おすすめソフトはありますか」という疑問にお答えしました。
結論を言えばRを使ったらOKです。
Rの使い方がいまいち分からない人は以下の記事をどうぞです。
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【入門】未経験から「Rで統計解析」を目指す方へ【動画2本＋書籍1冊】
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