欠損値補完機能をサポートしました！

研究現場で誰もが直面する問題があります。それは「欠損値」です。アンケートの無回答、実験での測定ミス、センサーの故障による測定不能──。完璧なデータセットなど、現実には存在しません。これまで多くの研究者が、この「データの歯抜け」問題に頭を悩ませてきました。

「せっかく収集したデータなのに、欠損値があるからといってその行を削除してしまうのはもったいない」 「でも、適当に平均値で埋めるのは統計学的に正しくないし...」

そんな研究者の皆様の声にお応えして、私たちは最新の統計理論に基づいた使いやすい欠損値補完システムを開発いたしました。

世界標準MICE法で、データの「真の姿」を復元

今回リリースする欠損値補完機能の最大の特徴は、多重代入法（MICE：Multivariate Imputation by Chained Equations）を搭載していることです。MICEは現在、国際的な統計学会や医学研究で標準的に使用されている最先端の補完手法です。

従来の「平均値で埋める」「最頻値で埋める」といった単純な方法とは根本的に異なり、変数同士の関係性を学習しながら補完を行います。例えば、年齢と収入の関係、教育歴と職業の関連性など、データに内在する複雑な関係性に基づいて「最も妥当性の高い値」を推定します。

まるで優秀な統計学者が一つ一つ丁寧に推理しながら欠損値を埋めていくように、MICEは反復的に予測モデルを改善しながら補完精度を高めていきます。

8つの手法で、あらゆる欠損パターンに対応します

本システムでは、研究の性質やデータの特徴に応じて8種類の補完手法から最適なものを選択できます：

【多重代入法 (MICE)】

• PMM（予測平均マッチング）：数値データの王道手法
• ランダムフォレスト：機械学習の力でパターンを発見
• ロジスティック回帰：カテゴリデータの関係性を精密モデル化

【個別補完手法】

• 平均値・中央値・最頻値補完：シンプルな基本手法
• k近傍法（kNN）：類似データから補完
• 線形・スプライン補間：データの流れに対応
• カルマンスムージング：ノイズを除去する高度な推定

研究現場での実際の活用シーン

◆ 医学研究での症例データ分析

「患者の血液検査データで、一部の項目が欠損していても、年齢・性別・他の検査値との関係を学習して、統計学的に妥当な推定値を算出。症例数を減らすことなく解析精度を向上」

◆ 社会調査でのアンケート分析

「『年収を答えたくない』回答者のデータも、職業・学歴・居住地域などから推定。サンプルサイズを維持しながら代表性の高い分析を実現」

◆ IoTセンサーデータの品質向上

「故障や通信エラーで欠損したセンサー値を、他のセンサーとの相関関係から復元。連続監視データの完全性を保持」

「統計の専門家レベル」の欠損値補完を、誰でも簡単に

従来、MICEのような高度な手法を使うには、R言語でのプログラミングスキルと深い統計知識が必要でした。しかし本システムでは、直感的なWebインターフェースにより、マウス操作だけで世界標準の欠損値処理が可能です。

設定画面では

• 変数ごとの欠損パターンを一目で確認
• データ型に応じた最適手法を自動提案
• 補完前後の統計量を詳細比較
• 美しいグラフで分布の変化を視覚化
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信頼性の高い Rエンジン連携により

• 複雑な統計計算をクラウドで高速処理
• 大規模データセットにも対応
• 再現可能な結果を保証（乱数シード固定）
• エラーハンドリングで安全な処理
• R は常に最新版です
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研究の質を根本から変える「見える化」機能

補完処理で最も重要なのは「補完が適切に行われたか」の検証です。本システムでは、補完前後の詳細な比較分析機能を搭載しています。

• 統計量比較テーブル：平均値、標準偏差、中央値の変化を定量的に確認
• 分布比較グラフ：ヒストグラムと棒グラフで視覚的に検証
• 欠損パターン分析：どの変数にどの程度の欠損があったかを詳細報告

これにより、研究者は補完結果の妥当性を科学的に検証し、安心して後続の解析に進むことができます。

ユーザーの課題解決に徹底的に焦点を当てています

「欠損値があるからといって、貴重なデータを捨てたくない」 → MICEにより変数間関係を保持したまま高精度補完

「統計的に正しい方法を使いたいけど、操作が複雑すぎる」 → 直感的なWebUIで世界標準手法を簡単操作

「補完結果が本当に正しいのか不安」 → 詳細な検証機能で補完品質を科学的に確認

「研究分野や論文投稿で求められる高い基準を満たしたい」 → 国際標準のMICE法で学術的信頼性を確保

研究者の皆様が本当に求めているのは、単なる「欠損値埋めツール」ではありません。研究の質を高め、科学的発見を加速する「信頼できるパートナー」です。この新機能は、まさにその期待にお応えする革新的ソリューションです。

ブラウザとデータファイルがあれば、すぐに解析できます

• マニュアル本は要りません。
  • すべての統計手法のページには、利用に必要な解説が載っていますし、必要な情報へのリンクも用意してあります。
• PCにソフトウェアをインストールする必要はありません。
• 信頼性の高い R での結果が得られます。
  • ウェブアプリで結果を得たあとに、そのデータを外部の R サーバーに送信し、その実行結果を得ることができます。
  • 外部の R サーバーに送信されるデータは、セキュリティを考慮し、数値計算に必要な最小限のセットとしています。また、送信前に内容を確認できます。自動的に送信されることはありません。
  • 常に最新バージョンのRを利用できます。
• 結果がリアルタイムに反映されるウェブアプリですので、統計解析に不慣れな場合でも試行錯誤が容易です。
  • データの内容を常に把握しながら作業が行えるように工夫してありますので、どうしたらいいかわからない、という状況に陥ることがありません。
• 出力されるグラフはインタラクティブな高機能なものです。
• データファイルを読み込んで利用できます。
  • CSV 形式データファイルおよびエクセルファイルに対応
  • データファイルはブラウザ内部に読み込まれるだけで外部には送信されませんので、セキュリティの問題はありません。
• 日本語のデータファイルを扱うことができます
  • 海外製のアプリですと、カラム名が日本語だと受け付けられないなどの制約がしばしばありますが、Reactive stat にはそのような制限はありません。

共用PCやタブレットでも

ソフトをインストールできない共用のPCや、iPad などタブレットでも実行可能です。

モバイルデバイスの場合は、 Google Drive, One Drive などのクラウドストレージからファイルを直接読み込むことができます。

読み込んだデータファイルの内容がそのままクラウドに送信されることはありませんので、個人情報を含むデータでも安心して解析できます。 共用PCの場合は、ログアウトすればすべて消去されますので安心です。

なお、R での解析やその結果を AI に解説させる機能では、クラウドに最小限のデータを送信しますが、統計解析に必要最小限のデータであり、個人情報が送信されることはなく、また、送信前にその内容を確認する手順になっていますので安心です。

スマートフォンでも

スマートフォンでも使えるように画面設計してあります！

最終的な統計解析を行うことを想定しているわけではなく、統計に不慣れなユーザーに手軽に親しんでいただくことが目的です。 専用のサンプルデータを解析手法ごとに用意していますし、 膨大な数の R のサンプルデータを簡単に検索して読み込めます。 また、できるだけ詳細に解説を付けてありますので、実際にデータを操作しながら統計を学んでいただくことが可能です。

Google Drive や One Drive のデータファイルを読み込めますので、ご自身のデータの解析して論文の原稿を書くこともできてしまいます！

インタラクティブな解析で理解が深まります

Reactive stat の名前の由来は

データの内容を常に確認しながら設定し、設定を変更するとリアルタイムにグラフなどが変化することが名称の由来です。

常にデータ内容を視覚的に把握しつつ解析を行えます

小さなヒストグラムなどで、しつこいほどにデータ内容を視覚的に示します。

統計処理においては、常にそのデータの性質、すなわち、カテゴリー変数なのか連続変数なのか、どのような分布をしているのかなどを把握しておく必要があります。

常にデータ内容を意識しつつ作業できますので、迷うことなく素早く正しい結果に到達できます。

ROC曲線と感度・特異度の解析の例

すべての統計手法にデータと設定のサンプルを用意してあります

すべての統計手法のページには、 サンプルデータと設定の呼び出し ボタンが付いています。 これを押すと、典型的なサンプルデータと、そのデータに対する解析のための設定内容が読み込まれます。

その統計手法を初めて扱う場合でも、 どのような形式のデータが必要なのか、どのような形で結果が得られるのか、 サンプルを読み込んで実際に動かすころで理解が深まります。 そして、ご自身のデータをどう処理すればよいかがすぐに分かります。

信頼できる R の解析結果を AI に解説させて容易に理解できます

Reactive stat では、ほとんどの統計解析を R言語 (統計解析を主な目的とする専門的なシステム) を利用して行うことができます。

R は数多くの専門家が参画して作り上げられたシステムで、信頼性が高く、無料で利用できる素晴らしいものですが、なかなか敷居が高いです。 出力された解析結果も、英語で書いてあってわかりにくいです。

それを劇的に使いやすくしてくれたのが EZR ですが、インストールが必要だったり、やはり統計解析の初心者には難しいという声も聞かれます。

そこで、Reactive stat では、ブラウザでの簡単な操作で、インタラクティブに R による解析が行えるようにしてみました。 さらに、その解析結果を、AI に解説してもらう機能が付いています。

AI による解説には、そこで使われている統計手法の説明から、得られた結果の解釈、さらには学会発表や論文にどのように表現すればよいかまで含まれます。

論文や学会発表の準備が簡単になります

医療統計でよく使う統計手法を網羅しています

特に医療分野で頻繁に使われる統計手法を広くサポートし、また、医学論文で必要なグラフの作成が簡単に行えます。 今後、リクエストがあればさらに拡充してゆく計画です。

また、心理統計の領域で使われる手法も今後拡充してゆきます。

Reactive stat 統計手法一覧

最新の R による解析結果が得られ、論文への記載が容易です

• 論文発表や学会発表において、「統計解析はRで行いました」と書くことができます。
  • Rは通常、毎年2回 (4月と10月) バージョンアップされます。これらのリリースにはバグ修正などが含まれます。
  • 解析ごとに、R 本体および使用されたすべてのライブラリのバージョンを表示します。

• 近年重要視されるようになった効果量の値の計算が多くの統計手法でサポートされています。
• 論文にどのように書けばよいか、AI が教えてくれます。

論文や学会発表で必要なサマリー表がすぐに作成できます

ほとんどの臨床系の論文で必要とされる、症例の背景因子の表が、あっという間に作成できます。 一つ一つの因子を統計解析し、その数値をまとめて表にするのは、意外と手間のかかるのもです。 これを、本当にあっという間に作成してくれます。 ぜひお試しください。

ドラッグ&ドロップで項目を入れ替えたり、統計処理がパラメトリックとノンパラメトリックから選べたり、徹底的に使いやすさを追求しています。 使いこなしていただけると嬉しいです。

p値まで含んだ表が出力されますので、学会発表くらいなら統計処理がこの機能だけで済んでしまう場合もしばしばあります。

本当に「あっという間に」思い通りのサマリー表が作成できてしまいます!

サマリー表の作成機能

多彩なチャートを簡単に作成できます

多く用いられるチャートを簡単に作成できるよう、チャート作成機能を充実させました。

チャート作成機能

対象ユーザー

• 統計学には興味は無いが学会発表があるのでちゃちゃっとデータ処理を済ませたい方
• 実際のデータを触りながら統計を学びたい初心者
• 手持ちのデータを探索的に把握したい研究者

などなど、(統計学者以外の) あらゆる方が対象です。

統計結果のグラフは、設定の変更をリアルタイムに反映しますから、その理解が簡単です。 上の例にも示すように、ROC曲線における閾値の変化で、感度や特異度がどう変わるのか、実際にサンプルデータで試してみることで、その原理まで理解が深まります。

また、常にデータの内容を視覚的に示しつつ設定を進めてゆくという基本コンセプトですので、どうしていいかわからない迷子になってしまうことがありません。

Reactive stat により、統計嫌いが少しでも減ることを願っています。 そして、皆様の貴重な研究成果の発表のお手伝いができると嬉しいです。