基礎医学統計学 改訂第7版
加納 克己, 高橋 秀人 著
内容
目次
【主要目次】 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
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