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Analysis of cancer and health in each prefecture
- 4. 単回帰分析
- 8. 考察 • グラフより、ガンマGTが⽬的変数に最も影響を与えやすいと考 えられる。また、グラフが右肩上がりであることから、ガンマ GTの数値が⾼いほどがんによる死亡率も⾼くなるといえる。 • 右の表の⾃由度調整済み寄与率を ⾒ても、ガンマGTが他の4変数に ⽐べて極めて強い影響⼒を持って いることがわかる。 変数 p値 有意性(% ) 自由度調整済み寄与率 B M I 0.8409 -0.0213 拡張期血圧 0.154 0.0234 中性脂肪 0.2401 0.008989 LD Lコレステロール 0.3064 10 0.001529 ガンマG T 1.57×10-7 0.1 0.4488
- 9. 重回帰分析
- 10. 分析結果 Call: lm(formula = math$平均 ~ math$BMI + math$拡張期血圧 + math$中性脂肪 + math$ＬＤＬコレステロール + math$ガンマ GT) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -5.011e-04 -1.555e-04 3.116e-05 1.491e-04 4.392e-04 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 8.512e-03 6.986e-03 1.218 0.2300 math$BMI -2.984e-04 1.700e-04 -1.755 0.0867 . math$拡張期血圧 -3.444e-05 4.911e-05 -0.701 0.4871 math$中性脂肪 -7.465e-07 1.247e-05 -0.060 0.9525 math$ＬＤＬコレステロール 4.696e-06 2.719e-05 0.173 0.8637 math$ガンマ GT 7.983e-05 1.326e-05 6.023 4.02e-07 *** --- Signif. codes: 0 ʻ***ʼ 0.001 ʻ**ʼ 0.01 ʻ*ʼ 0.05 ʻ.ʼ 0.1 ʻ ʼ 1 Residual standard error: 0.000231 on 41 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.5216, Adjusted R-squared: 0.4633 F-statistic: 8.942 on 5 and 41 DF, p-value: 8.334e-06 *** : 0.1%有意, ** :1%有意, * : 5%有意, . : 10%有意
- 12. 考察 • 右下の表より、ガンマGTのt値が最も⾼く、これが平均への 寄与率が最も⾼い成分であることが読み取れる。 • P値も4.02e-07 ***と有意⽔準の⾼い数値であるため、 ガンマGTは⽬的変数の 予測に極めて有効な 成分であるといえる。 変数 Estim ate Std.Error(標準偏差) tvalue(i値) p値 (Intercept) 8.512E-03 6.986E-03 1.218 0.2300 B M I -2.984E-04 1.700E-04 -1.755 0.0867 拡張期血圧 -3.444E-05 4.911E-05 -0.701 0.4871 中性脂肪 -7.465E-07 1.247E-05 -0.060 0.9525 LD Lコレステロール 4.696E-06 2.719E-05 0.173 0.8637 ガンマG T 7.983E-05 1.326E-05 6.023 4.02e-07 ***
- 14. 主成分分析
- 15. 分析結果 第1主成分 第２主成分 第３主成分 第４主成分 第５主成分 固有値 2.350574 1.104867 0.658039 0.540144 0.346376 寄与率 0.470115 0.220973 0.131608 0.108029 0.069275 累積寄与率 0.470115 0.691088 0.822696 0.930725 1 検査値５変数での主成分分析の結果 選択基準に従い、第２主成分まで選択
- 19. 判別分析
- 23. 概要 そうだ…判別分析しよう！！
- 26. 変数名 誤判別率 判別効率 B M I 0.4478 0.0690 0.8071 腹囲 0.4702 0.0223 0.2609 空腹時血糖 0.2723 1.4677 17.1749 H bA 1C （N G SP ） 0.4543 0.0528 0.6181 収縮期血圧 0.3491 0.6012 7.0349 拡張期血圧 0.4915 0.0018 0.0212 中性脂肪 0.3772 0.3917 4.5841 ＨＤＬコレステロール 0.4942 0.0009 0.0100 ＬＤＬコレステロール 0.3762 0.3978 4.6556 G O T（AST） 0.2822 1.3283 15.5439 G P T（A LT） 0.3740 0.4130 4.8333 γ-G T（γ-G TP ） 0.2652 1.5738 18.4165 ヘモグロビン 0.4793 0.0108 0.1265
- 30. ２変数による判別分析 結果⼀覧表 F( 1, 22+25-1-1-1 ; 0.05 )＝F( 1, 44 ; 0.05 )＝4.06 X1 X2 γ-G T 空腹時血糖 0.2365 2.0589 18.4165 3.8185 γ-G T G O T 0.2583 1.6829 18.4165 0.8589 空腹時血糖 G O T 0.2409 1.9786 17.1749 4.0989 組み合わせた２変数 誤判別率 判別効率 ( X1 ) ( X1 取込後)
- 31. ( X1 ) ( X2 ) • γ-GT と 空腹時⾎糖 • γ-GT と GOT • 空腹時⾎糖 と GOT 𝐹"( X1 取込後)= 3.82 < 4.06 → X2 は判別に寄与しているとはいえない 𝐹"( X1 取込後)= 0.86 < 4.06 → X2 は判別に寄与しているとはいえない 𝐹"( X1 取込後)= 4.10 > 4.06 → X2 は判別に寄与している ２変数による判別分析
- 32. ２変数による判別分析 結論 空腹時⾎糖 と GOT の組み合わせのみ 判別精度が向上したといえる
- 33. ２変数による判別分析 結果⼀覧表【再掲】 しかし誤判別率と判別効率で考えたとき γ-GT と 空腹時⾎糖 の２変数を⽤いたときが 最もよい結果となっていた X1 X2 γ-G T 空腹時血糖 0.2365 2.0589 18.4165 3.8185 γ-G T G O T 0.2583 1.6829 18.4165 0.8589 空腹時血糖 G O T 0.2409 1.9786 17.1749 4.0989 組み合わせた２変数 誤判別率 判別効率 ( X1 ) ( X1 取込後)
- 34. 考察 １変数で最も判別に寄与していると考えられる γ-GT と ２変数で最も判別効率が良かった γ-GT と 空腹時⾎糖 の組み合わせと ２変数で判別精度が向上した 空腹時⾎糖 と GOT の組み合わせで それぞれの判別表を⽐較した
- 35. 考察 １変数 γ-GT による判別表 判別的中率：( 15 + 18 ) / 47 = 0.702128 ≈ 70.2 % 平均値以上(1群) 平均値未満(2群) 平均値以上(1群) 15 7 22 平均値未満(2群) 7 18 25 計 22 25 47 判別結果 データ結果 計
- 36. 考察 ２変数 γ-GT と 空腹時⾎糖 による判別表 判別的中率：( 17 + 19 ) / 47 = 0.765957 ≈ 76.6 % 平均値以上(1群) 平均値未満(2群) 平均値以上(1群) 17 5 22 平均値未満(2群) 6 19 25 計 23 24 47 データ結果 判別結果 計
- 37. 考察 ２変数 空腹時⾎糖 と GOT による判別表 判別的中率：( 18 + 19 ) / 47 = 0.787234 ≈ 78.7 % 平均値以上(1群) 平均値未満(2群) 平均値以上(1群) 18 4 22 平均値未満(2群) 6 19 25 計 24 23 47 データ結果 判別結果 計
- 38. 考察 結果 空腹時⾎糖 と GOT の２変数を ⽤いたときが判別的中率が⾼かった
- 39. まとめ 結論 空腹時⾎糖 と GOT の２変数を⽤いることで 精度の⾼い判別分析を⾏うことができる
- 40. まとめ 健康診断の結果、 空腹時⾎糖 と GOT の値が どちらも正常値ではなかったら、 ⼀度がん検診を受けてみてください‼