いちばんやさしい医療統計 徹底図解

出版社: アトムス
著者:
発行日: 2019-12-10
分野: 医学一般  >  医療統計学
ISBN: 9784904307885
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商品紹介

人気HP「一番優しい、医薬品開発に必要な統計学の教本」の基本的な部分を書籍化。

目次

  • I 統計の役割
    1 統計=P値なのか
    2 データの特徴をつかむ
    3 母集団の推定

    II 要約統計量
    1 連続データ
     A 連続データとは
     B ヒストグラムを作ってみる;図式化
     C 要約;平均値を算出してみる
     D 平均値が使えない場合にはなにを使えば良いのか;中央値
     E 平均値で要約することが適切な状況
     F データがバラつくのであれば、そのバラつき度合いも要約する;分散と標準偏差
     G 正規分布を学ぶ
     H 左右対称の分布ではない場合のバラつきの指標;四分位数と四分位範囲、箱ひげ図
    2 カテゴリカルデータ
     A カテゴリカルデータとは
     B カテゴリカルデータの要約法
     C 分割表;カテゴリカルデータが複数の場合
     D 分割表からなにを読み取るのか
     E 分割表から算出される感度と特異度
     F 陽性的中率と陰性的中率

    III 統計的推測
    1 母集団の推定
     A 標本を何回か抽出してみる
     B 「点」推定ではなく「区間」推定;標準誤差から95%信頼区間へ
     C まずは標準誤差を算出
     D 標準誤差から95%信頼区間へ
     E 95%信頼区間の解釈についての注意点
    2 仮説検定
     A 統計的検定では結論は1つだけ?
     B αエラーとβエラー
     C 帰無仮説と対立仮説
     D 検定は手順が重要
     E 片側検定と両側検定
     F パラメトリック検定とノンパラメトリック検定
     G P値とは

    IV 計画を立てることの重要性
     A 計画を立てる —どんなデータをとるのか
     B バイアスを避け、精度を確保する
     C バイアスを避ける
     D 精度の確保
     E 抽出法;バイアスを防ぐために必要な3つの方法

    V さまざまな検定を理解する
    1 検定を選択する際のポイント
    2 なにをしている検定なのか、仮説をみればわかる;帰無仮説と対立仮説
    3 T検定
     A T検定はなにを解析する検定手法か
     B パラメトリックな検定
     C T検定における帰無仮説と対立仮説
     D T検定の実際
    4 ウィルコクソンの順位和検定
    5 χ二乗検定、フィッシャーの直接確率検定
     A χ二乗検定
     B フィッシャーの直接確率検定
    6 分散分析

    VI 多重性とはなにか
     A 宝くじで学ぶ多重性
     B じゃんけんで学ぶ多重性
     C なぜ多重性が問題なのか
     D 複数回検定しても多重性の問題が発生しない?
     E And なのか Or なのかによって多重性の問題が発生するかどうか異なる
     F 多重性を回避する

    VII 生存時間解析
     A 「イベント」という概念
     B さらに重要な概念である「打ち切り」
     C 生存時間解析は、打ち切りを考慮しながらイベントまでの時間を解析できる方法
     D カプランマイヤー曲線

    VIII 回帰分析・共分散分析
    1 回帰分析
     A 回帰分析とは
     B 最後の「誤差」は何者?
     C どうやってaとbを決めるか;最小二乗法
     D 回帰分析に関する用語の整理
    2 共分散分析
     A 共分散分析は、どのような解析手法か
     B 交絡バイアスを思い出そう
     C 共分散分析の式
     D 共分散分析—どちらの影響なのかを解析する
     E 実際の解析でみる共分散分析

    IX 相関
     A 相関係数とはー基礎的な知識
     B 相関と回帰分析の違い
     C 相関係数のP値にはどんな意味があるのか

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