HALBAU/HALWINとは何か

• HALBAUとは何か
• HALBAUの特徴
• HALBAUの基本構成

最終更新日：6 April 2023

HALBAUは，データ解析の考え方を基本とし，データ解析を行いたいが行えない環境にある研究者・学生・大学院生などに，簡単に手軽に高度な解析が行えるソフトを提供することを試みたものです。

HALBAUは，"High-quality Analysis Libraries for Business and Academic Users"の略称として用いられていますが，一般に「はるぼう」と呼称されています。

もともとHALBAUは，柳井・高木他(1986)による「多変量解析ハンドブック（現代数学社）」に掲載されたN88BASICによるサブプログラムをもとに開発されたものです．

開発は当初，柳井晴夫（聖路加看護大学大学院，当時千葉大学），市川雅教（東京外国語大学，当時東京大学大学院），服部芳明（（株）東芝原子力事業部原子力技術研究所），佐藤俊哉（京都大学大学院，当時東京大学大学院），丸井英二（順天堂大学，当時東京大学）および高木の６名（敬称略）が，同書の執筆とともにプログラムの開発にあたりました．
しかし，たんに多変量解析の基本ルーチンの寄せ集めでは，実際の役に立たないので，高木がデータ入力・編集，基礎的な統計学の手法のためのプログラムを大幅に加えて，統計学パッケージHALBAUとして統合し，現代数学社より同書とは別に販売されることになりました．

その後，佐伯圭一郎（大分県立看護科学大学，当時東京大学大学院）および中井里史（横浜国立大学，当時東京大学大学院）の両氏にも改訂作業に参加して頂きました．

その後，さらに高木により大幅な改定が加えられました．

マイクロソフト社のVisual BASICを用いて，HALBAUを完全に作りかえたものが，"HALBAU for Windows"，すなわちHALWIN（はるうぃん）です．

HALWINは，従来のHALBAUの機能をさらに充実し，Windows上で使いやすいように作成されています．HALWINの作成は，高木廣文（当時新潟大学）のみが開発にあたっていました。

現在は，より使いやすくするために，EXCELで作成されたデータを直接変換できるようにしたのが，HALBAU７です。
当初から長らく現代数学社から販売されていましたが，現在では，シミック株式会社により販売，バグ相談などが行われるようになりました。

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■ HALBAUの特徴

・データ入力・編集が容易

データ入力のためのエデイタがあり，またHALBAU形式以外のデータファイルとも，ある程度は相互に変換できます。
とくに，EXCELデータの変換を簡単にできるようにしました。

・各種の指定が簡単

メニュー画面方式を採用のため，分析方法の指定，分析のための変数の指定などが簡単に行えます。

・欠損値の処理が可能

調査データでの欠損をとくに意識せずに，データ保存から解析までを簡単に行えます。

・デフォルト処理

分析を行う場合，手法によっては細かい指定が必要ですが，主要な設定をあらかじめ設定してあり，統計学の知識がそれほど豊富でなくても，解析が一通りはできるようになっています。

・分析できるケース数が実用上無制限

分析できる変数の個数は，メモリーなどの制限を受けますが，実行に時間はかかっても，ケース数には実用上の制限のないことが基本となっています。

・分析結果のファイル保存

解析結果やグラフをプリンターに出力するだけでなく，ディスク上のファイルに保存することができます。ファイル保存した分析結果は，一太郎などの日本語ワープロやエディタで読み込むことができますので，数値の打ち間違えがなく，報告書や論文用に作表しなおすことが簡単にできます。また，グラフはビットマップ形式で保存できます。

・新しい分析手法の組込みが簡単

ユーザーの要望に応じて分析手法を新たにHALBAUに付け加える場合，複雑な変更を必要としません。これまでも，ユーザーの要望によって，グラフのファイルへの保存機能や，信頼性係数の計算プログラムなどを追加しました。現在でも，分析手法の要望は受付けています。ただし，追加するかどうかは，私の個人的な見解に左右されます。

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■ HALBAUの基本構成

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● ﾃﾞｰﾀﾌｧｲﾙの作成・編集

　HALWIN用データの作成と編集のために使用します。

・ﾌｧｲﾙのﾏｰｼﾞ

対応のある個人情報が２つ以上のファイルに分割されている場合に，１つのファイルに結合します。

・ﾌｧｲﾙのﾁｪｰﾝ

変数が同一のファイルが２グループ以上のファイルに分割されている場合に，１つのファイルに結合します。

・ﾌｧｲﾙ変換

EXCELファイル，カンマ区切り，TAB区切り，空白区切り，固定長ファイルとHALWIN用ファイルの相互変換を行います。

１．基本統計量の計算

平均値，分散，標準偏差，変動係数，尖度，歪度などの計算を行います。

２．項目別カテゴリ度数の算出

質的変数について，各カテゴリの度数を集計します。

３．度数分布表とヒストグラム

量的変数について，適当な区間を設定し，度数分布表を作成します。またヒストグラムなどのグラフを作成します。

４．幹葉表示の作成

ヒストグラムのかわりに，数値を用いた幹葉表示により，分布の形状の検討を行えます。

５．クロス集計と検定

クロス集計とカイ２乗検定などを行います。四分表では，正確な確率なども求めます。

６．層別四分表の検定

層別四分表のMantel-Haenszel検定，共通オッズ比などの推定を行います。

７．相関係数の計算と検定

単相関係数，順位相関係数などの計算と検定を行います。

８．相関図の作成

単回帰式の推定，（３変数以上の同時）相関図の作成，領域図の作成等を行います。

９．独立な２群の母平均値の差の検定

２グループの母平均値の差の検定（ｔ検定）を行います。

１０．対応のある場合の母平均値の差の検定

教育効果をみる場合などのように，対応のあるデータの母平均値の差の検定を行います。

１１．一元配置分散分析

３グループ以上の母平均値の差の検定にあたる分散分析と，多重比較を行います。

１２．順位和検定（Ｕ検定）

２グループの比較を，ノンパラメトリックな順位和に基づく検定で行います。

１３．符号付順位和検定，符号検定

対応のある場合の母平均値の差の検定に対応するノンパラメトリック検定を行います。

１４．Kruskal-Wallis検定

一元配置分散分析に対応するノンパラメトリック検定を行います。

１５．二元配置分散分析（母数モデル）

２要因の場合の分散分析を行います。

１６．箱ヒゲ図の作成

変数の分布を，５数要約値をもとに「箱」と「ヒゲ」を用いて表示します。

１７．生命表解析

Kaplan-Meier法による生命表解析，Mantel-Haenszel検定，ログランク検定，一般化ウィルコクソン検定，傾向性の検定などを行います。 また，累積生存率のグラフ表示などを行います。

１．重回帰分析

２．数量化理論１類

３．主成分分析

４．正準相関分析

５．数量化理論３類

６．判別分析

７．数量化理論２類

８．多重ロジスティックモデル

９．指数ワイブルモデル

１０．比例ハザードモデル

１１．条件付き多重ロジスティックモデル

１２．ロジスティックモデルによる標準化

１３．因子分析

１４．クラスタ分析

１５．尺度構成・信頼性係数

１．母比率の信頼区間

２．無相関の検定と母相関係数の信頼区間

３．２群の母平均値の差の検定

４．クロス表の作成と検定

５．層別四分表についての推定と検定

６．臨床試験における無作為割付表の作成

11．クラスター分析

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