目次

第1章 どーして疫学?

  1.0 はじめに

  1.1 本当に効くの?の話?

  1.2 割合と率と比

第2章 「減った」「効いた」の表現法

  2.0 はじめに

  2.1 リスク比って何だっけ?

  2.2 リスク比の、さらに一歩先…

  2.3 RRRとARR?

  2.4 同じリスクでも、大違い…

第3章 多重比較とアウトカム

  3.0 はじめに

  3.1 有意水準5%って?

  3.2 5%以下なら、どうなるの?

  3.3 チリも積もれば…多重比較!

  3.4 多重比較?多重比較法?

  3.5 複雑なのは、偉くない。

第4章 ANOVAと多重比較法

  4.0 はじめに

  4.1 ANOVA～「どこか」に差はある?

  4.2 「有意差あり」…どこで?

第5章 重回帰

  5.0 はじめに

  5.1 1対1?n対1?

  5.2 重回帰の基本

  5.3 重回帰の料理法

第6章 ロジスティック回帰

  6.0 はじめに

  6.1 予測する相手は?

  6.2 ロジスティック回帰係数の「ふしぎ」

  6.3 ロジスティック回帰の料理法

第7章 生存時間解析

  7.0 はじめに

  7.1 「時間の予測」って?

  7.2 生存曲線を描く

  7.3 生存曲線の検定～ログランク検定～

  7.4 複数の要因があるとき～Coxの比例ハザードモデル～

第8章 ノンパラメトリック法1

  8.0 はじめに

  8.1 暗黙の了解…

  8.2 平均値?中央値?

  8.3 ノンパラメトリック法その1-ウィルコクソンの順位和検定-

  8.4 ウィルコクソンの順位和検定の正規近似

  8.5 まとめと注意…ウィルコクソンの仲間たち

第9章 ノンパラメトリック法2

  9.0 はじめに

  9.1 またまた、ウィルコクソン?

  9.2 カテゴリカルデータの「順位」って?

  9.3 同順位があるときの分散は?

  9.4 ノンパラメトリックな相関係数

  9.5 ノンパラメトリックな「生存分析」

  9.6 まとめ

第10章 感度と特異度、ROC曲線

  10.0 はじめに

  10.1 感度と特異度、陽性的中率と陰性的中率

  10.2 検査の問題?選び方の問題?

  10.3 検査の性能の測り方

  10.4 完全な検査?無意味な検査?

  10.5 ROC曲線を描いてみよう

  10.6 おわりに

第11章 論文の読み方

  11.1 はじめに

  11.2 ペコしましょう!

  11.3 研究デザインも忘れずに

  11.4 Resultsを読もう

第12章 続・統計の限界と誤用

  12.0 はじめに

  12.1 後出しじゃんけんはダメ!

  12.2 試行錯誤はいいことだけど…

  12.3 「いいとこ取り」には要注意!

  12.4 回帰係数の「新しいワナ」

  12.5 統計の、その先に…アウトカムの種類

  12.6 おわりに

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