NMatrix 新しい統計表示方

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臨床薬理研究振興財団賞|学術論文賞受賞 臨床薬理研究振興財団賞|学術論文賞受賞

NMatrix is a registered trademark around the world,
and it is patented in Japan and the USA.

多忙な研究者・論文執筆者にとって、NMatrixは頼もしいパワフルツールです。

NMatrixが選ばれる5つの理由
論旨を明瞭に示すことができますのはNMatrixだけです
貴重なページ数を有効に活用することができます。
多数の図表を何度も見比べる煩雑さを軽減できるNMatrix
短時間で論旨を把握することができます。
標本調査と同様に、全数調査での解析結果も比較することができます。

究データが得られたあとに避けて通れない過程のひとつが、統計解析作業とその結果を表示する方法の選択です。
多数のFigureやTableを、限られたページ内に配置するのは、研究者や執筆者にとって、なかなかの悩みどころです。
新しい統計表示法NMatrixは、多数のグラフをそのまま掲載するのではなく、1枚のグラフに表されている有意差の大小や変化量の程度を
1個のcellに置き換え、複数の検定方法で導き出された多種多様な検定結果を、たった1枚のマトリックスで表すツールです。
複数項目を基準にして、多剤を同時に比較検討する場合などには、NMatrixはその真価を発揮します。

たとえば、2剤同士を24個の評価項目に従って、実測値と変化量とで比較するような研究例では、
下図1-a,bに示す48枚のグラフで表現する代わりに、下図2のようにたった1枚のNMatrix表示で、研究成果からのメッセージを、
一瞬で明快に伝えることが可能です。

数項目を基準にして、4剤を任意の2点間で比較検討した場合には、グラフ表示なら204枚を必要としますが、
やはりたった1枚のNMatrix表示で、図3のように表せます。
また、それぞれのcellは、図2のような単色の濃淡によっても、図3のような色分けによっても、自在に選択して表示することができます。
NMatrix作成時には、パラメトリック手法かノンパラメトリック手法かの、どちらかを任意に選択することが可能となっており、
計量データにノンパラメトリック手法を適応する場合や、順序データにパラメトリック手法を用いる場合にも対応しています。
NMatrixは、研究内容に応じて、使い分けができるように作られているのです。

NMatrixで適用可能な統計手法は次のとおりです

パラメトリック手法|NMatrix

初期値(時期1の実測値)の群間比較

2標本t検定(対応のないt検定、2群の場合)
一元配置分散分析(多群の場合)
※これらの手法は解析対象データの内容に応じて自動的に
 使い分けられます。

群別時期1と各時期の群内比較

対応のあるt検定(2時期の場合)
二元配置分散分析に基づく多重比較(多時期の場合)
※これらの手法は解析対象データの内容に応じて自動的に
 使い分けられます。
※多重比較は次の手法を指定可能
 Dunnett型(省略時)、Bonferroni型、Scheffe型、Tukey型
 Fisher型

時期別実測値の群間比較

2標本t検定(対応のないt検定、2群・2時期の場合)
一元配置分散分析に基づく多重比較(多群・2時期の場合)
多重検定(多群・多時期の場合)
これらの手法は解析対象データの内容に応じて自動的に
 使い分けられます。
※多重比較は次の手法を指定可能
 Tukey型(省略時)、Bonferroni型、Scheffe型、Dunnett型
 Fisher型
※多重検定はBonferroni型

時期別変化量の群間比較

2標本t検定(対応のないt検定、2群・2時期の場合)
一元配置分散分析に基づく多重比較(多群・2時期の場合)
多重検定(多群・多時期の場合)
※これらの手法は解析対象データの内容に応じて自動的に
 使い分けられます。
※多重比較は次の手法を指定可能
 Tukey型(省略時)、Bonferroni型、Scheffe型、Dunnett型
 Fisher型
※多重検定はBonferroni型

ノンパラメトリック手法|NMatrix

初期値(時期1の順序データ)の群間比較

Fisherの正確検定(2群・2順位の場合)
Mann-WhitneyのU検定(2群・多順位の場合)
χ2乗検定(多群・2順位の場合)
Kruskal-WallisのH検定(多群・多順位の場合)
※これらの手法は解析対象データの内容に応じて自動的に
使い分けられます。

群別時期1と各時期の順序データの群内比較

符号検定(2時期・2順位の場合)
CochranのQ検定に基づく多重比較(多時期・2順位の場合)
Friedmanの検定に基づく多重比較(多時期・多順位の場合)
※これらの手法は解析対象データの内容に応じて自動的に
 使い分けられます。
※多重比較は次の手法を指定可能
 Dunnett型(省略時)、Bonferroni型、Scheffe型、Tukey型
 Fisher型

時期別順序データの群間比較

Fisherの正確検定(2群・2時期・2順位の場合)
Mann-WhitneyのU検定(2群・2時期・多順位の場合)
χ2乗検定に基づく多重比較(多群・2時期・2順位の場合)
Kruskal-WallisのH検定に基づく多重比較
(多群・2時期・多順位の場合)
多重検定(多群・多時期・多順位の場合)
※これらの手法は解析対象データの内容に応じて自動的に
 使い分けられます。
※多重比較は次の手法を指定可能
 Tukey型(省略時)、Bonferroni型、Scheffe型、Dunnett型
 Fisher型
※多重検定はBonferroni型

時期別順序データの変化量の群間比較

Mann-WhitneyのU検定(2群・2時期・多順位の場合)
Kruskal-WallisのH検定に基づく多重比較
(多群・2時期・多順位の場合)
多重検定(多群・多時期・多順位の場合)
※これらの手法は解析対象データの内容に応じて自動的に
 使い分けられます。
※多重比較は次の手法を指定可能
 Tukey型(省略時)、Bonferroni型、Scheffe型、Dunnett型
 Fisher型
 ※多重検定はBonferroni型


営利を目的とした企業等向け 486,000円(税込)
大学等研究機関・官公庁向け 194,400円(税込)
2016年1月発売開始

 

2016年1月発売開始