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目次

第I 部　医学研究における統計的方法: 基本から発展まで 1. 医学研究における統計学的視点 　1. 1 医学研究のデザイン　［丹後俊郎］ 　1. 2 動物実験　［丹後俊郎］ 　1. 3 臨床研究(観察研究)　［丹後俊郎］ 　1. 4 臨床試験　［丹後俊郎］ 　1. 5 疫学研究　［丹後俊郎］ 　1. 6 分子データ解析研究　［松井茂之］ 　1. 7 論文の書き方　［丹後俊郎］ 2. データの記述　［橋本修二］ 　2. 1 データの尺度と記述の概要 　2. 2 データの分布表現 　2. 3 要約統計量 　2. 4 データの正規性 　2. 5 欠損値と外れ値 　2. 6 データの変換 　2. 7 関連性の記述 3. 計量データの推定と検定　［長谷川貴大］ 　3. 1 一標本解析 　3. 2 二標本解析 　3. 3 三標本以上の解析 4. 実験計画法と分散分析　［三輪哲久］ 　4. 1 実験計画法総説 　4. 2 一元配置分散分析 　4. 3 要因実験 　4. 4 母数モデルと変量モデル 　4. 5 枝分かれ配置 5. 検定の多重性の調整 　5. 1 多重比較総説　［三輪哲久］ 　5. 2 一元配置での多重比較　［三輪哲久］ 　5. 3 ノンパラメトリック法とFDR 法　［三輪哲久］ 　5. 4 p 値の調整法　［森川敏彦］ 　5. 5 構造化仮説群に対する調整法：ゲートキーピング法，グラフィカルな方法，フォールバック法，固定順序法　［森川敏彦］ 6. 線形回帰モデル　［南　美穂子］ 　6. 1 単回帰モデル 　6. 2 線形回帰モデルの表現 　6. 3 説明変数 　6. 4 回帰係数の最小二乗推定量，誤差分散推定量 　6. 5 正規性の仮定の下での統計的推測 　6. 6 モデルの評価・比較の指標と統計量 　6. 7 当てはまりのチェック 　6. 8 変数選択　 　6. 9 誤差が独立等分散ではない場合 　6. 10 線形混合効果モデル 7. 計数データの解析 　7. 1 計数データに対する確率モデルと推測方法　［藤井良宜］ 　7. 2 比率の比較　［藤井良宜］ 　7. 3 層別による交絡因子の調整　［藤井良宜］ 　7. 4 多群の比率の比較　［藤井良宜］ 　7. 5 層別r × 2 表の解析　［藤井良宜］ 　7. 6 r × c 表の解析　［藤井良宜］ 　7. 7 カッパ係数　［西川正子］ 8. 計数データの回帰モデル　［丹後俊郎］ 　8. 1 はじめに 　8. 2 最尤推定 　8. 3 一般化線形モデル 　8. 4 比例オッズモデル 　8. 5 条件付きロジスティック回帰モデル 　8. 6 適用例 9. 生存時間解析 　9. 1 生存時間解析の基礎概念　［服部　聡］ 　9. 2 一標本および二標本問題　［服部　聡］ 　9. 3 Cox 比例ハザードモデル　［服部　聡］ 　9. 4 Cox 比例ハザードモデルのモデル診断　［服部　聡］ 　9. 5 いくつかの拡張　［服部　聡］ 　9. 6 比例ハザード性を要請しない回帰モデルの推測　［服部　聡］ 　9. 7 区間打ち切りデータの解析　［西川正子］ 　9. 8 競合リスク　［西川正子］ 　9. 9 有害事象の経時的発現状況の推測　［西川正子］ 　9. 10 再発事象の再発時間解析　［松井茂之］ 　9. 11 予測解析　［松井茂之］ 　9. 12 イベント時間データと経時的繰り返し測定データの同時モデリング　［松井茂之］ 10. 経時的繰り返し測定データの解析 　10. 1 経時的繰り返し測定デザイン　［丹後俊郎］ 　10. 2 正規線形モデル　［丹後俊郎］ 　10. 3 一般化線形モデル　［丹後俊郎］ 　10. 4 個体ごとの反応プロファイルを分類する方法　［丹後俊郎］ 　10. 5 非線形混合効果モデル　［船渡川伊久子］ 11. 欠測データの取扱い　［松山　裕］ 　11. 1 Rubin の欠測データメカニズム 　11. 2 欠測データに対するいくつかの解析方法 　11. 3 MNAR のモデリング 　11. 4 感度解析 12. 多変量解析 　12. 1 データの簡略化　［金森敬文・小森　理］ 　12. 2 判別解析　［金森敬文・小森　理］ 　12. 3 その他の判別アルゴリズム　［金森敬文・小森　理］ 　12. 4 カーネル法　［金森敬文・小森　理］ 　12. 5 予測精度の評価　［金森敬文・小森　理］ 　12. 6 数量化理論　［山岡和枝］ 　12. 7 クラスター分析　［佐藤健一］ 　12. 8 非階層型　［佐藤健一］ 13. ノンパラメトリック平滑化　［内藤貫太］ 　13. 1 関数推定 　13. 2 密度関数の推定におけるカーネル推定量 　13. 3 回帰関数の推定におけるカーネル推定量 14. 医学的有意性と統計学的有意性　［丹後俊郎］ 　14. 1 統計的に有意とは 　14. 2 医学的に意味のある差Δ の導入 　14. 3 二つの母平均の差の検定 　14. 4 二つの母比率の差の検定 　14. 5 対応のある母比率の差の非劣性検定 15. サンプルサイズ設計 　15. 1 基本的な考え方　［長谷川貴大］ 　15. 2 群間比較の検定に基づく設計　［長谷川貴大］ 　15. 3 推定精度に基づく設計　［長谷川貴大］ 　15. 4 経時的繰り返し測定デザイン　［丹後俊郎］ 第II 部　分野別の研究デザインとデータ解析 16. 臨床試験 　16. 1 臨床試験概論　［森川敏彦］ 　16. 2 第I 相試験　［大門貴志］ 　16. 3 第II 相試験　［松井茂之］ 　16. 4 第III 相試験　［丹後俊郎］ 　16. 5 無作為割付けの方法　［丹後俊郎］ 　16. 6 クラスター無作為化デザイン　［丹後俊郎］ 　16. 7 バイオマーカーに基づくデザイン　［松井茂之］ 　16. 8 群逐次デザイン　［丹後俊郎］ 　16. 9 適応的デザイン　［丹後俊郎］ 　16. 10 多重性の評価　［丹後俊郎］ 　16. 11 ベースライン調整　［長谷川貴大］ 　16. 12 早期脱落，治療中止・不遵守の取扱い　［松井茂之］ 　16. 13 有害事象と副作用　［西川正子］ 　16. 14 臨床試験の報告：CONSORT 声明　［手良向聡］ 　16. 15 臨床試験の実施に関わる関連法規等　［手良向聡］ 　16. 16 製造販売後調査　［田中司朗］ 17. 疫学研究　［佐藤俊哉］ 　17. 1 疫学研究の基本的デザイン 　17. 2 曝露効果の指標 　17. 3 疫学研究におけるバイアス 　17. 4 解析での交絡の調整 　17. 5 基本デザインから発展した疫学研究デザイン 18. 因果推論　［松山　裕］ 　18. 1 反事実因果モデル 　18. 2 標準化による交絡調整 　18. 3 傾向スコアによる交絡調整 　18. 4 因果構造モデリング 　18. 5 直接効果と間接効果の推定 19. メタアナリシス　［丹後俊郎］ 　19. 1 はじめに 　19. 2 メタアナリシスの歴史 　19. 3 メタアナリシスの基本的手順 　19. 4 論文の検索と選択バイアス 　19. 5 メタアナリシスの統計モデル 　19. 6 メタアナリシスの実際：平均値の差 　19. 7 診断検査におけるメタアナリシス 　19. 8 ネットワークメタアナリシス 　19. 9 メタアナリシスの報告 20. 空間疫学 　20. 1 疾病地図　［丹後俊郎］ 　20. 2 疾病集積性　［丹後俊郎］ 　20. 3 空間スキャン統計量　［高橋邦彦］ 　20. 4 症候サーベイランス　［丹後俊郎］ 　20. 5 感染症の流行モデル　［西浦　博］ 21. 衛生統計と指標　［横山徹爾］ 　21. 1 人口動態統計 　21. 2 人口統計と指標 　21. 3 傷病統計 　21. 4 栄養および発育・発達に関する統計 　21. 5 その他の保健・医療の統計 22. 調　査　［山岡和枝］ 　22. 1 調査法 　22. 2 標本抽出法 　22. 3 抽出台帳とサンプリング 　22. 4 調査票 　22. 5 調査票の信頼性と妥当性 　22. 6 具体的な調査の事例 23. 臨床検査　［丹後俊郎］ 　23. 1 精度管理 　23. 2 測定法の比較 　23. 3 基準範囲の推定 　23. 4 個人差の推定 24. 診断医学研究　［松井茂之］ 　24. 1 診断法の性能指標 　24. 2 診断法の比較 　24. 3 共変量の調整 　24. 4 診断法研究の計画と報告 　24. 5 診断法開発のフェーズ 25. オミクス解析研究 　25. 1 遺伝疫学　［植木優夫・田宮　元］ 　25. 2 マイクロアレイ遺伝子発現解析，プロテオーム解析　［松浦正明・牛嶋　大］ 　25. 3 システムバイオロジー　［井元清哉］ 26. オミクスデータの解析　 　26. 1 次元縮小，クラスタリング［松井茂之］ 　26. 2 関連解析［松井茂之］ 　26. 3 予測解析［小森理・松井茂之］ 27. 画像データの解析　［川口　淳］ 　27. 1 画像データ 　27. 2 脳画像解析 第III 部　医学統計学の数理 28. 確率と確率分布　［藤澤洋徳］ 　28. 1 確率 　28. 2 確率変数と確率分布 　28. 3 離散型の確率分布 　28. 4 連続型の確率分布 　28. 5 多次元の確率分布 　28. 6 大数の法則と中心極限定理 　28. 7 確率過程 29. 標本と統計的推測　［藤澤洋徳］ 　29. 1 標本とパラメータ 　29. 2 点推定 　29. 3 最尤推定 　29. 4 区間推定 　29. 5 検定 30. ベイズ推測　［久保川達也］ 　30. 1 ベイズ推測の基本事項 　30. 2 事前分布の設定および階層ベイズと経験ベイズ 　30. 3 Markov 連鎖モンテカルロ法 31. モデルの評価と選択　［小西貞則］ 　31. 1 はじめに 　31. 2 予測誤差推定 　31. 3 情報量規準 　31. 4 ベイズ型モデル評価基準 32. 計算統計：ブートストラップ，EM アルゴリズム　［小西貞則］ 　32. 1 ブートストラップ法 　32. 2 EM アルゴリズム 索　　引