いちばんやさしい、医療統計　改訂版

はじめに（改訂の序）

初版の序

1 統計を使えるようになるには？

1「知っている」状態と「使える」状態は異なる　2 統計に必要な3つの力

2 統計＝P値と思っていませんか？

1 統計＝ P値という間違った理解　2「統計」の本当の意味

3 役割① データの特徴をつかむ

1 特徴をつかむには，要約統計量とグラフを使う

4 役割② 母集団の推定

1 母集団と標本　2 臨床研究における母集団と標本　3 母集団と標本の関係を理解すると，論文の読みかたが変わる

章末問題

1 連続データ

1 データにも種類がある　2 連続データとは　3 図式化：ヒストグラムをつくってみる　4 要約：平均値を算出してみる　5 外れ値がある場合はどうするか?：中央値の算出　6 平均値で要約することが適切な状況　7 バラつき度合いも要約する：分散と標準偏差　8 正規分布とは　9 左右対称の分布ではない場合のバラつきの指標：四分位範囲と箱ひげ図　10 正規分布に近づける：対数変換と幾何平均

2 カテゴリカルデータ

1 カテゴリカルデータとは　2 カテゴリカルデータの要約法　3 分割表：複数のカテゴリカルデータの関係を分析する　4 分割表から算出される感度と特異度　5 陽性的中率と陰性的中率

章末問題

1 母集団の推定

1 標本をいくつか抽出してみる　2「点」推定ではなく，「区間」推定をする　3 95％信頼区間とは　4 95％信頼区間の注意点

2 仮説検定

1 統計的検定の結論は，必ず二択　2 統計的検定で重要なこととは？　3 αエラーとβエラー　4 帰無仮説と対立仮説　5 検定は手順が重要　6 片側検定と両側検定　7 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定

3 P値

1 P値とは　2 T統計量で学ぶ，P値に影響を及ぼす要素　3 統計的に有意な差と，臨床的に意味のある差は区別する　4 検証的なP値と名目上のP値とは

章末問題

1 計画の重要性：バイアスと精度

1 計画を立てる　2 バイアスを避け，精度を確保する　3 バイアスを避ける　4 精度の確保

2 バイアスを防ぐ方法

1 ランダム抽出：対象のデータをランダムに集める　2 ランダム割付：集めたサンプルをランダムに群に割付ける　3 盲検化：割付けた群をわからないようにする

章末問題

1 検定を選択する際のポイント

1 対応の有無　2 アウトカム　3 正規性とは　4 群の数

2 なにを比較している検定か把握する：帰無仮説と対立仮説

1 T検定はなにを比較しているか？　2 分散分析はなにを比較しているか？

3 T検定

1 なにを解析する検定か？　2 パラメトリック検定　3 帰無仮説と対立仮説　4 T検定の手順　5 自由度について

4 ウィルコクソンの順位和検定

1 なにを解析する検定か？　2 パラメトリックとノンパラメトリックの違いを復習　3 帰無仮説と対立仮説　4 なぜ“順位”なのか　5 名前は違うが同じ検定：マンホイットニーのU検定

5 χ二乗検定，フィッシャーの直接確率検定

1 χ二乗検定とは　2 χ二乗検定の帰無仮説と対立仮説　3 χ二乗検定の手順　4 フィッシャーの直接確率検定とは

6 分散分析

1 なにを解析する検定か？　2 帰無仮説と対立仮説　3 分散分析表の見かた　4 一元配置や二元配置とはなにか？　5 分散分析の後に，多重比較をする意味

章末問題

1 多重性とはなにか? なぜ問題なのか？

1 宝くじで学ぶ多重性　2 じゃんけんで学ぶ多重性　3 なぜ多重性が問題なのか

2 多重性を回避するには?

1 複数回検定しても多重性の問題が発生しない？　2 多重性を回避することはできる？　3 いつも多重性を厳密に回避すべき？

章末問題

1 生存時間解析とは

1「イベント」という概念　2「打ち切り」という概念　3 どのような場合に，生存時間解析を使うか？

2 カプランマイヤー曲線

1 カプランマイヤー曲線とは　2 どこがイベントで，どこが打ち切り？　3 カプランマイヤー曲線から，さらに読み取れることとは

章末問題

1 回帰分析とは

1 回帰分析とは　2 最後の誤差は何者か？　3 どうやってa とb を決めるか：最小二乗法　4 回帰分析に関する用語の整理

2 共分散分析

1 共分散分析はどのような解析手法か　2 交絡バイアスを思い出そう　3 共分散分析の式～どちらの影響なのかを解析する　4 交絡因子を調整し，比較してみる　5 なぜ結果の違いが出てくるのか

3 ロジスティック回帰分析

1 ロジスティック回帰分析はどのようなときに使うか？　2 ロジスティック回帰分析はどのような解析手法か？　3 結果の解釈のしかた

4 Cox比例ハザードモデル

1 Cox比例ハザードモデルはどのようなときに使うか？　2 Cox比例ハザードモデルの解析手法と結果の解釈

章末問題

1 相関係数とは

1 相関係数とは　2 相関と回帰分析の違い　3 相関係数のP値にはどんな意味があるのか

2 ピアソンの相関係数とスピアマンの相関係数

1 相関係数はなにを使うか？　2 線形関係，単調な関係とは？

章末問題

索引