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雑誌
基礎医学統計学 改訂第7版
筆頭著者 加納 克己 高橋 秀人 (著)
南江堂
電子版ISBN 978-4-524-22578-1
電子版発売日 2019年5月27日
ページ数 242
判型 B5
印刷版ISBN 978-4-524-24149-1
印刷版発行年月 2019年3月
書籍・雑誌概要
数学的な証明を大胆に省き、例題を解きながら統計手法を学ぶことで、実践的な能力を身につけられるロングセラー教科書の改訂第7版。医学統計で用いられるほとんどの手法をカバー。今改訂では、導入として「統計学を学ぶために」の章を新設したほか、キャラクターを活用しより親しみやすい紙面構成に刷新。むずかしいと思われがちな統計学を、苦手意識を持つことなく学習できる。これから統計を学ぶ学生必読の一冊。
目次
【内容目次】
1 はじめに
2 統計学を学ぶために
A 統計学をやさしく学ぶために
B 統計学とは何を学ぶ学問なのか？
C 統計学を学ぶ理由
D まとめ
3 医学統計学の基礎
A データの形
B 母集団と標本
C データの収集デザイン
D 母数と統計量
4 データの記述と用いる指標
A データの記述
B 中心的傾向を示す指標（代表値）
C 散らばりを示す指標（散布度）
D 関連性を表す指標
5 確率と確率分布
A 確率
B 確率分布
6 統計的推測
A 検定と推定
B 仮説検定
C p値について
7 2群の比較
A 対応のない2群の差の検定
B 対応がある2群の差の検定
C 一標本検定
8 分割表の解析
A 独立性の検定
B 適合度の検定
C McNemar（マクネマー）検定
D その他の方法
9 区間推定
A 平均の区間推定
B 平均の差の区間推定
C 分散の区間推定
D 割合の区間推定
E オッズ比とその区間推定
10 相関係数の検定と区間推定
A Pearson（ピアソン）相関係数の検定と区間推定
B Spearman（スピアマン）順位相関係数の検定
11 回帰分析
A 単変量解析と多変量解析
B 線形回帰分析とロジスティック回帰分析
C 線形回帰分析
D ロジスティック回帰分析
12 分散分析
A 一元配置法と分散分析
B 二元配置法
C 多重比較
13 生存時間解析
A 生存時間解析の基礎
B 生存確率関数の推定
C 2群の生存確率関数の差の検定
D Cox（コックス）回帰分析
14 ROC曲線
A 有病状態と検査結果
B 検査の指標
C 感度と特異度の関係
D 高感度検査と高特異度検査
E 検査前確率と検査後確率
F ROC曲線（受診者動作特性曲線）
15 サンプルサイズの設計
A なぜサンプルサイズを設計するのか？
B サンプルサイズ設計の考え方
16 疫学・保健統計
A 因果関係の基本となる情報
B 原因および結果を測る情報を得るためのサンプリングデザイン
C 原因や結果の代表値
D 関連性を測る指標
E 多変量解析による変数の調整
F 関連性と因果関係
G 基本的な保健指標
H データ解析の心得
I 倫理指針の適用
J 利益相反（COI）の開示
K 統計法の改正（｢行政のための統計｣から｢社会の情報基盤としての統計｣へ）
L ビックデータ時代の統計解析
付表
参考図書
索引
