easystats：R で医学統計結果を確認し、論文向けに整理する

R の easystats エコシステムを使って、モデル診断、効果量、解釈、論文用の統計結果確認を行うための確認ポイントを整理します。

P 値だけでなく、モデルの前提、効果量、信頼区間、解釈可能性をまとめて確認します。

研究で使う前に

新しいツールを増やすことではなく、根拠を追跡できる状態のまま研究時間を短縮することを重視します。

向いている人

R で医学統計、心理統計、生命科学データ解析を行い、投稿前に結果を確認したい研究者。

最初の一歩

使っているモデル、アウトカム、共変量、欠測値、主要な仮説を先に表にします。

さらに確認したい場合

このページでは研究判断に必要な要点を整理しています。詳細な背景や関連情報は元のページで確認できます。

easystats：R で医学統計結果を確認し、論文向けに整理する

R の easystats エコシステムを使って、モデル診断、効果量、解釈、論文用の統計結果確認を行うための確認ポイントを整理します。

P 値だけでなく、モデルの前提、効果量、信頼区間、解釈可能性をまとめて確認します。