4 YTA030788 オリヅルラン Chlorophytum comosum オリヅルラン 葉の断面 Chlorophytum comosum ユリ科 斑入りの葉の緑の部分の断面 神奈川県茅ヶ崎市 6月 顕微鏡倍率20*1*PE2 画像の長辺0. 88mm
8mm HIB036140 ホウセンカ Impatiens balsamina ホウセンカ 白花 赤色染色剤で染まった葉 横断面 YTA717066 ツバキ Camellia ツバキ 葉の断面 無染色 顕微鏡倍率80 上端の薄い層がクチクラ YTA009688 オオカナダモ Egeria densa HIB036839 ホウセンカ Impatiens balsamina HKA600200 ホウセンカ Impatiens balsamina ホ ウセンカ 色水吸水実験 葉の断面 赤く染まる 倍率4 (6×7のフィルムサイズ) YTA024907 ツバキ Camellia ツバキ 葉の断面 主脈の部分 中肋部 サフラニン・メチルブルー染色 顕微鏡倍率7. 5 YTA007678 ツバキ Camellia ツバキ 葉の断面 顕微鏡倍率200 KEI000697 ツバキ Camellia 葉柄の断面 2. 5×10 顕微鏡写真 YTA037559 コスギゴケ Pogonatum inflexum コスギゴケ 葉の断面 葉の上の面の大部分は薄板で覆われる Pogonatum inflexum スギゴケ科 神奈川県 茅ヶ崎市 4月 顕微鏡倍率40*1*PE2 画像の長辺0. 44mm YTA006227 ツバキ Camellia ツバキ 葉の断面 維管束 (C3植物)顕微鏡倍率 40 YTA017323 ツバキ Camellia ツバキ 葉の縦断面 サフラニン・メチルブルー染色 顕微鏡倍率50 YTA039447 ヤブツバキ Camellia japonica ツバキ 葉の断面 ヨウ素反応 光に当てない葉顕微鏡倍率20*1. 70mmCamellia japonica ツバキ科 神奈川県 茅ヶ崎市 1月 顕微鏡倍率20*1. 植物の葉の断面図 小学校理科. 70mm KEI000696 ツバキ Camellia 葉の断面 ×40 顕微鏡写真 YTA017310 ツユクサ Commelina communis ツユクサ 葉の断面 サフラニン・メチルブルー染色 顕微鏡倍率100 YTA014338 マカラスムギ Avena sativa マカラスムギ 葉の断面 顕微鏡倍率100 HIB035315 ジャガイモ Solanum tuberosum ジャガイモ 葉柄 横断面 赤色染色剤で染まった葉 YTA604257 ツバキ Camellia ツバキ 葉の断面 YTA611299 イヌワラビ Athyrium nipponicum イヌワラビ 葉の断面 胞子嚢 倍率5.
縁の形状1(鋸歯) 図3.
37となっている。どうやら有意ではないようだ。 標準偏回帰係数と有意確率を見ると,いずれの標準偏回帰係数も有意ではない。 相関係数を見ると,充実感と自尊感情,充実感と自己嫌悪感との間に高い相関が見られるのに,なぜ重回帰分析を行うと「影響力がない」とされてしまうのだろうか?
8090」なので80%となります。 これは相関係数の二乗で求められ、0~1の値になります。 ③それぞれの説明変数に意味があったか 最後にそれぞれの 説明変数に意味があったかを確認するためP値を見ます 。 (切片のP値は見なくても大丈夫です) 一般的には10%か5%(0. 05)を超えると統計的に意味がない、と言われています。 今回の上記の例だと平均再生数は見なくても大丈夫、ということです。 重回帰分析をする際の注意点 ①どの説明変数が一番効いているかを確認する時は、標準化(平均0、標準偏差1)した「標準偏回帰係数」で!
そのため作成したモデルの精度を評価する指標として適合度を参照することが重要となります. 適合度を表す指標としてはHosmer-Lemeshow検定(ホスマー・レメショウ検定)や判別適中率を参照します. Hosmer-Lemeshow検定(ホスマー・レメショウ検定) Hosmer-Lemeshow検定(ホスマー・レメショウ検定)は回帰式の適合性の検定で実測値と予測値を比較する検定です. Hosmer-Lemeshow検定(ホスマー・レメショウ検定)における有意確率が5%以上であれば適合度は良好と判断してよいでしょう. 5%未満であれば適合度は不良ということになります. この場合には有意確率が0. 376ですので適合度は高いと考えてよいでしょう. 正判別率 Hosmer-Lemeshow検定(ホスマー・レメショウ検定)と合わせて正判別率も確認しておきましょう. 正判別率の明確な基準は存在しませんが,この場合には86. 7%ですのでおおよそ8割以上はロジスティック回帰式によって虫歯の有無を判別できるということになります. ロジスティック回帰式の有意性が確認できても回帰式の適合度が低いと回帰モデルは役に立つとは考えにくいので,別の独立変数を加えるなどの対応が必要でしょう. 重回帰分析 結果 書き方. その他にもAICやBICといった適合度の基準が存在しますが,基本的にはHosmer-Lemeshow検定(ホスマー・レメショウ検定)と正判別率の確認で十分です. 論文への記載方法 多重ロジスティック回帰分析の結果を論文に記載する際には以下の点をおさえておくとよいでしょう. 多重共線性の確認を行ったか,行った場合にはその手順 変数選択にはどの方法を用いたか(変数増加(減少)法:尤度比等) 適合度の評価は何を指標としたか 残差,外れ値の検討したか,行った場合はその手順 論文への記載例 従属変数を虫歯の有無,独立変数を性別・年齢・週の歯磨きの回数・歯磨き時間として二項ロジスティック回帰分析を行った. 独立変数の投入にあたっては事前に相関行列を作成し,独立変数間にr>0. 80となる粗強い相関関係がないことを確認した. 尤度比による変数増加法による多重ロジスティック回帰分析の結果は以下の表のとおりであった. モデルχ2検定の結果はp<0. 05であり,各変数も有意であった. ホスマー・レメショウ検定の結果はp=0.
5" 軸項目のフォントサイズの指定 目盛りのフォントサイズの指定 "1.