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検査後オッズ

検査結果が陽性と出た人の中で非患者に対する患者の比。下の式から算出される。

\displaystyle \frac{a}{b}
  疾患 合計
あり なし
検査 陽性 a（真陽性） b（偽陽性） a+b
陰性 c（偽陰性） d（真陰性） c+d
合計 a+c b+d a+b+c+d

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決定係数

回帰分析において、目的変数の観測値に対する目的変数の予測値の説明力を表す指標。寄与率とも言う。0から1までの値をとり、1に近いほど分析が有効である。

この決定係数R^2は観測値yと推定値\widehat{y}との相関を表す重相関係数の2乗に等しくなる。重回帰分析では変数が増えるほど決定係数は1に近づくため、変数の数が多い場合は自由度修正済み決定係数を使用する。

\displaystyle R^2 = \frac{S_R}{S_T}

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ただしS_Rは回帰変動、S_Tは全体変動、y_iはn個のデータがあるときのi番目の実測値、\overline{y}は実測値yの平均、Y_iは推定値を表す。

S_R = \displaystyle \sum_{i = 1}^n {\left(Y_i - \overline{y} \right)}^2
S_T = \displaystyle \sum_{i = 1}^n {\left(y_i - \overline{y} \right)}^2

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欠損値

取得データのうち、ある項目の値が欠けているもの。

系列相関

回帰分析において、誤差項（残差、実測値と理論値の差）に自己相関がある場合、系列相関が認められる、または自己相関が認められると言う。

系統抽出法

母集団に通し番号をつけ、それ以下の通し番号を持つ点から無作為に一点目の標本を抽出する。その点から等間隔で（抽出間隔ごとに）標本を抽出するような方法。

群平均法

クラスター分析で使用される、クラスター間の距離算出方法の一つ。2つのクラスター間で可能な全ての組み合わせにおける非類似度の平均からクラスターを形成する方法。

クラスター(u)と(v)を統合して新しいクラスター(w)をつくるとき、クラスター(w)と別の任意のクラスター(t)との間の非類似度D_{wt}を、統合する前のクラスター(u)、(v)と(t)との非類似度D_{ut}、D_{vt}を用いて表すと以下のようになる（n_u、n_vはクラスター(u)、(v)に含まれるデータ数）。

\displaystyle D_{wt} = \frac{n_uD_{ut} + n_vD_vt}{n_u + n_v}

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クロンバックのアルファ（α）

性格検査の質問項目のように、ある特性に対して複数の質問項目を設け、回答の合計値（尺度得点）を特性尺度として用いるときに、各質問項目（変数）が全体として同じ概念や対象を測定したかどうか（内的整合性）を評価する信頼係数。0から1までの値をとり、1に近いほど信頼性が高いと言える。

mは質問の項目数、\sigma_i^{2}は各質問項目の分散、\sigma_x^{2}は各質問項目を合計した尺度得点の分散としたとき、下式からアルファ係数を求められる。

\displaystyle \alpha = \frac{m}{m-1} \left(1 - \frac{\displaystyle \sum_{i = 1}^m{{\sigma_i}^2}}{{\sigma_x}^2} \right)

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