資料詳細

目次

第1章 はじめに

第2章 数字による要約尺度

  2.1 データのタイプ

  2.2 グラフ

  2.3 数字による要約尺度

第3章 確率分布

  3.1 確率分布

  3.2 二項分布(binomial distribution)

  3.3 正規分布

  3.4 標準化

  3.5 正規分布表の見方

第4章 標本平均の分布

  4.1 統計的推論とは

  4.2 標本変動

  4.3 標本平均の確率分布

第5章 信頼区間

  5.1 平均値の信頼区間(母分散が既知の場合)

  5.2 平均値の信頼区間(母分散が未知の場合)

  5.3 比率(割合)の信頼区間

第6章 検定と検出力

  6.1 はじめに

  6.2 1標本の検定

  6.3 1標本:分散既知の場合の母平均μに関する検定の手順

  6.4 1標本:分散未知の場合の母平均μに関する検定の手順

  6.5 仮説検定時の2つの誤り(過誤)のタイプ

  6.6 検出力(power)

  6.7 サンプルサイズの推定(例数設計)

第7章 2つの平均の比較

  7.1 1標本問題

  7.2 2群の平均の比較(2標本問題)

第8章 多群の平均の比較(一元配置分散分析)

  8.1 一元配置分散分析(one‐way analysis of variance)

  8.2 多重比較(Multiple comparison)

第9章 ノンパラメトリック法

  9.1 ウィルコクソン順位和検定

  9.2 符号検定

  9.3 ウィルコクソンの符号付き順位検定

  9.4 クラスカル・ウォリスのH検定

第10章 割合に関する推測

  10.1 二項分布の正規近似による推測

  10.2 二項分布による正確な推測

第11章 分割表

  11.1 データの生成のされ方

  11.2 分割表における関連性

  11.3 オッズ比の分布

  11.4 オッズ比の検定

  11.5 2×2分割表の解析

第12章 相関分析

  12.1 ピアソンの相関係数

  12.2 スピアマンの順位相関係数

  12.3 相関係数の解釈

第13章 回帰分析

  13.1 回帰分析とは

  13.2 回帰式の推定

  13.3 回帰式の評価

  13.4 回帰係数の評価

  13.5 2つの評価法の関係

  13.6 残差分析

  13.7 推定と予測

第14章 多重2×2分割表

  14.1 多重2×2分割表の例

  14.2 シンプソンのパラドックス

  14.3 オッズ比一様性

  14.4 要約オッズ比の推定

  14.5 マンテル・ヘンツェル検定

第15章 重回帰分析

  15.1 はじめに

  15.2 回帰係数の推定

  15.3 モデルの評価

  15.4 名義変数のコード化:ダミー変数(指示変数)

  15.5 交互作用

  15.6 多重共線性(multicollinearity)

  15.7 モデル選択

  15.8 解析例

  15.9 まとめ

第16章 ロジスティック回帰

  16.1 はじめに

  16.2 ロジスティック回帰(モデル)

  16.3 回帰係数の推定法

  16.4 モデルの評価

  16.5 回帰係数の解釈

  16.6 解析例

第17章 生存時間解析

  17.1 はじめに

  17.2 生命表法

  17.3 カプラン・マイヤー法(Kaplan-Meier method)

  17.4 生命表法とカプラン・マイヤー法のどちらを用いるべきか?

  17.5 生存時間中央値

  17.6 5年生存率の推定

  17.7 生存曲線の比較:ログランク検定

第18章 生存時間データの回帰分析-Cox回帰

  18.1 はじめに

  18.2 回帰モデル

  18.3 回帰係数の推定

  18.4 事例

第19章 研究デザイン

  19.1 はじめに

  19.2 デザインの分類

  19.3 デザイン上の基本的要素

  19.4 研究デザインの種類

  19.5 臨床試験

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