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リハビリテーション医療のためのデータサイエンス 本当に使える「データ解析学」実践のすすめ

リハビリテーション医療のためのデータサイエンス 本当に使える「データ解析学」実践のすすめ
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筆頭著者 對馬 栄輝 (編集)

弘前大学大学院

金芳堂

電子版ISBN

電子版発売日 2023年3月22日

ページ数 336

判型 A5

印刷版ISBN 978-4-7653-1933-1

印刷版発行年月 2023年1月

DOI https://doi.org/10.50910/9784765319331

書籍・雑誌概要

本書はリハビリテーション医療で必要なデータサイエンスの統計解析の実践書(入門書)となっています.また現在,文部科学省で教育強化分野として「データサイエンス」を取り上げており,教養科目として同分野の講義が展開していく予定があります.これまで統計学などを学んできている個人の自学習用として活用してもらいたいですが,将来的には医療系の大学で用いる教科書になり得る内容を取りまとめました.

目次

序文
編者・執筆者一覧

第1章 リハビリテーション医療におけるデータサイエンスの意義
Ⅰ データサイエンスとは?
Ⅱ データ解析学とは?
Ⅲ データリテラシーとは?
Ⅳ なぜリハビリテーション医療にデータサイエンスが必要?

第2章 データをとるとは?
Ⅰ どうやってデータをとるのか?
Ⅱ どうやって研究テーマを決めるのか?
Ⅲ 研究対象はどうやって決める?
Ⅳ 測定したデータは,どのような記録方法があるの?
Ⅴ データの測定手順の工夫ってあるの?
Ⅵ 「バイアス」という用語の意味は?
Ⅶ 研究デザインって何?

第3章 データの整理・基本的な改変Rコマンダーの操作
Ⅰ データの種類ってどんなものがある?
Ⅱ Excelへデータを入力する方法は?
Ⅲ 改変Rコマンダーの準備
Ⅳ 記述統計値って何がわかるの?
Ⅴ 平均と中央値,標準偏差の意味は何?
Ⅵ 正規分布って重要? どうやって判断するの?

第4章 グラフの種類・意味・観察
Ⅰ グラフを観察する
Ⅱ ヒストグラム
Ⅲ エラーバーグラフ
Ⅳ 箱ひげ図
Ⅴ 幹葉表示(ステムアンドリーフ)
Ⅵ ドットプロット
Ⅶ 散布図
Ⅷ モザイクグラフ
Ⅸ グラフを組み合わせてデータを見る方法
Ⅹ ピットフォール

第5章 データの違いを調べる―2群の差,対応のある2変数の差―
Ⅰ 解析の目的
Ⅱ 記述統計値・グラフの観察
Ⅲ 差の検定
Ⅳ ピットフォール
Ⅴ 考察
Ⅵ 解析方法のまとめ

第6章 データの違いを調べる―3群以上の差,共変量を考慮した差―
Ⅰ 解析の目的
Ⅱ 記述統計値・グラフの観察
Ⅲ 3群以上の差の検定
Ⅳ 共分散分析
Ⅴ ピットフォール
Ⅵ 考察
Ⅶ 解析方法のまとめ

第7章 データの違いを調べる―対応のある3変数以上の差―
Ⅰ 解析の目的
Ⅱ 記述統計値・グラフの観察
Ⅲ 反復測定分散分析の解析
Ⅳ ピットフォール
Ⅴ 考察
Ⅵ 解析方法のまとめ

第8章 データの関連度合いを調べる
Ⅰ 解析の目的
Ⅱ 記述統計値・グラフの観察
Ⅲ 相関の解析
Ⅳ ピットフォール
Ⅴ 考察
Ⅵ 解析方法のまとめ

第9章 データの関係度合いを調べる
Ⅰ 解析の目的
Ⅱ 記述統計値・グラフの観察
Ⅲ カイ二乗検定の解析
Ⅳ ピットフォール
Ⅴ 考察
Ⅵ 解析方法のまとめ

第10章 現象の原因を見つける
Ⅰ 解析の目的
Ⅱ 記述統計値・グラフの観察
Ⅲ 重回帰分析の解析
Ⅳ ピットフォール
Ⅴ 考察
Ⅵ 解析方法のまとめ

第11章 群間の差を見つける
Ⅰ 解析の目的
Ⅱ 記述統計値・グラフの観察
Ⅲ 多重ロジスティック回帰分析
Ⅳ ピットフォール
Ⅴ 考察
Ⅵ 解析方法のまとめ

第12章 データを縮約する
Ⅰ 解析の目的
Ⅱ 記述統計値・グラフの観察
Ⅲ 主成分分析
Ⅳ ピットフォール
Ⅴ 考察
Ⅵ 解析方法のまとめ

第13章 感度と特異度を調べる:ROC曲線
Ⅰ 解析の目的
Ⅱ 記述統計値・グラフの観察
Ⅲ 判断指標の解析
Ⅳ ピットフォール
Ⅴ 考察
Ⅵ 解析方法のまとめ

第14章 判断指標を作ってみる:決定木分析
Ⅰ 解析の目的
Ⅱ 記述統計値・グラフの観察
Ⅲ 決定木分析
Ⅳ ピットフォール
Ⅴ 考察
Ⅵ 解析方法のまとめ

第15章 機械学習の紹介
Ⅰ 機械学習とは?
Ⅱ 学習方法と対応する統計手法
Ⅲ 過学習とは?
Ⅳ 機械学習の実際

索引
編者プロフィール

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