世界一やさしくわかる医療統計

概 要

中学レベルの数学力で統計がわかる、医療関係者向けの統計学入門書です。保健医療の領域にエビデンスに基づくという考え方が導入され、さらにITの進歩により誰でも統計学的に記述された情報にアクセスしたり、データを統計学的に分析したりすることが可能になりました。そのため、保健医療に関わる人は統計学のエッセンスを理解する必要性が高まっています。本書では、看護学生から文系会社員、技官、ハーバードの大学院生にいたるまで、保健医療に関わる多くの人に統計学を教えてきた著者が、一般的な医学研究の統計学的手法を俯瞰し、統計学的に記述された健康情報を理解できるよう、統計学についてわかりやすく解説しています。

著者 西内啓
価格 本体2000円(税別)
ISBN 978-4-7980-3119-4
発売日 2011/9/29
判型 A5
色数 2色
ページ数 200
CD/DVD
対象読者 初級
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目次

第1章 統計学は何のため?

1 統計は「人」と「真実」のコミュニケーションツール

最も誤りの少ない判断を下し、共有するために

メカニズムと経験と勘の限界

統計学が経験と勘に勝ること

経験と勘の可視化

2 数が持つ「比べられる」という力

数字はなぜ便利か

数を比べるために必要なこと

3 統計学でできること・できないこと

理解すべき統計学の機能は2つ

統計学の限界

統計学にできること

第2章 数の型 いろんな「事実」を測ってみる

1 「数の扱い方」について学ぼう

現代統計学は理論生物学から生まれた

どんな情報も測定すれば数に変換できる

2 データの4つの型を理解しよう

データはおおむね4つの型に分類される

連続データとは

順序データとは

名義データとは

二値データとは

3 健康を測定することの難しさ

抽象的なものをいかに測定するか

適切な尺度を作るために

第3章 代表値と推定 たくさんの数を「一言で」

1 何を知りたいのか・何と比べるのか

多数のデータをわかりやすく記述する

重要なことは「何を知りたいのか・何と比べるのか」

2 データの中心を示す代表値

平均値

中央値

割合

3 データの範囲を示す代表値

最大値・最小値

分散と標準偏差

四分位点

順位データ/名義データ/二値データの範囲の指標

4 グループ間での違いを示す代表値

平均値の差~連続データの場合

割合の比と差~二値データの場合

順序データと名義データの「グループ間の違い」

5 オッズ比~割合の比の代わりに

オッズとは何か

オッズ比が割合の比とほぼ同じ値になる条件

6 推定~代表値の向こう側に

代表値とは「真の値」の推定値

データの向こう側にある真実

第4章 検定 不毛な議論に白黒つける

1 科学で割り切れないことはあるのか

検定とは何か

不毛な議論に白黒をつけるためには

2 ノリツッコミで検定する

「白いカラス」仮説の検定

「白いカラス」仮説を棄却する

3 検定された結果の読み方

見るべきところはp値だけ

信じるp値は1つだけ

多重性の補正という考え方

4 推定+検定=信頼区間

信頼区間とは何か

信頼区間に含まれる値は棄却されない

5 代表的な検定手法

代表的な手法は2つ

平均値の差に対する検定

χ二乗検定~割合の偏りに対する検定

第5章 保健医療領域における主な統計方法

1 説明変数・結果変数と因果関係について

説明変数・結果変数とは

2 二値データ・順序データ・名義データを説明変数とする手法

前章までの復習

3 連続データを説明変数とする手法(1) 相関係数

「相関」の概念とは

相関係数の出し方

4 連続データを説明変数とする手法(2) 回帰分析

回帰係数は「傾き」を示す

5 連続データを説明変数とする手法(3) ロジスティック回帰

ロジスティック回帰とは二値の結果変数に対する回帰分析

最低限の数学的表記を使ったロジスティック回帰の説明

ロジスティック回帰の結果を読み解くには

6 複数の説明変数を同時に用いる解析

説明変数の型に意味はない?

その他のいろいろな「回帰」たち

第6章 研究デザイン データの取り方によって言えること・言えないこと

1 統計解析よりも大事な話

研究デザインを理解する

2 代表的な研究デザイン(1) 横断調査研究

ある一時点で調査を行う

交絡要因とその調整とは

3 代表的な研究デザイン(2) ケースコントロール研究

症例(ケース)と比較対照(コントロール)

4 代表的な研究デザイン(3) 縦断調査研究

同一対象者に対して複数回の調査を行う

観察研究と介入研究

5 ランダム化比較法

因果関係を最も正確に推定できる研究デザイン

より厳密に正確な因果関係の推定を行うための工夫

6 システマティックレビューとメタアナリシス

複数の研究結果を統合する「解析結果の解析」

7 質的研究デザインとミックス法

研究するのは数だけじゃない

第7章 その他の多変量解析手法

1 多数の変数を理解しやすい形にまとめ直すために

大量にある変数を解釈して全体像を把握する

細かい手法の違いについて

2 主成分分析とは

「主成分」とは?

主成分分析の実例と解説

3 因子分析とは

潜在する因子を抽出する

因子分析の実例と解説

4 クラスター分析とは

似たもの同士からなるグループに分類する

クラスター分析の実例と解説

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