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いまさら誰にも聞けない医学統計の基礎のキソ 第2巻 結果の解釈ができるようになろう!
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いちばんやさしい医療統計
型番 9784904307885
販売価格

3,080円(本体2,800円、税280円)

購入数


【お詫びとお知らせ】
発売日延期のお知らせ
2019年12月10日に発売を予定しておりましたが、製本の都合により「2019年12月20日」に延期させていただくこととなりました。ご予約いただいているお客様には、多大なるご迷惑をおかけいたします事を心よりお詫び申し上げます。


発行日:2019年12月20日

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

著 者:吉田 寛輝
判 型:A5判
ページ数:188ページ



【内容紹介】
◆ 統計はむずかしい…
◆ 今あるデータに、どの検定を使えばいいかわからない…
◆ 平均値ぐらいは知っているが、分散とか標準偏差ってなに…


あなたがこの本を開いているということは、もしかしたらこのような悩みをもっているかもしれませんね。
しかし実はこれ、なにを隠そう、数年前まで私自身が悩んでいたことです。

そんな私が、なんの手違いか、統計解析を仕事にするなど夢にも思いませんでした。
しかし数年後、なんとか一人前に仕事ができるようになったころ。
統計に関して、2つのことが理解できたときに、ブレイクスルーが起こりました。以下の2つです。

・ 母集団と標本の関係
・ 統計は誤差の概念が重要

本書では「母集団と標本」、「誤差の概念」の2つを重要視しています。
そのため、極力、数式は排除して解説することを心掛けました。

ぜひとも本書が、統計学の理解を深め、統計学の本質をイメージできるようになるための一助となることを願っています。

「はじめに」より抜粋


【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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