リハビリテーション医療のためのデータサイエンス

出版社： 金芳堂
著者：
発行日： 2023-02-05
分野： 医学一般  >  医療統計学
ISBN： 9784765319331
電子書籍版： 2023-02-05 （第1版第1刷）
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商品紹介

医療専門職（特にリハビリに携わる専門職）としてデータサイエンスの基本能力を備える必要性が高まっていますが、理工系や教養系のデータサイエンスの教科書は多数あるものの、医療系はあまり多くありません。本書は、そのリハビリテーション医療で必要なデータサイエンスの統計解析の実践書（入門書）となっています。また現在、文部科学省で教育強化分野として「データサイエンス」を取り上げており、教養科目として同分野の講義が展開していく予定があります。これまで統計学などを学んできている個人の自学習用としても、将来的には医療系の大学で用いる教科書としても活用できる内容として取りまとめました。

目次

  • 第1章　リハビリテーション医療におけるデータサイエンスの意義
    　1　データサイエンスとは？
    　2　データ解析学とは？
    　3　データリテラシーとは？
    　4　なぜリハビリテーション医療にデータサイエンスが必要？

    第2章　データをとるとは？
    　1　どうやってデータをとるのか？
    　2　どうやって研究テーマを決めるのか？
    　3　研究対象はどうやって決める？
    　4　測定したデータは，どのような記録方法があるの？
    　5　データの測定手順の工夫ってあるの？
    　6　「バイアス」という用語の意味は？
    　7　研究デザインって何？

    第3章　データの整理・基本的な改変Rコマンダーの操作
    　1　データの種類ってどんなものがある？
    　2　Excelへデータを入力する方法は？
    　3　改変Rコマンダーの準備
    　4　記述統計値って何がわかるの？
    　5　平均と中央値，標準偏差の意味は何？
    　6　正規分布って重要？　どうやって判断するの？

    第4章　グラフの種類・意味・観察
    　1　グラフを観察する
    　2　ヒストグラム
    　3　エラーバーグラフ
    　4　箱ひげ図
    　5　幹葉表示（ステムアンドリーフ）
    　6　ドットプロット
    　7　散布図
    　8　モザイクグラフ
    　9　グラフを組み合わせてデータを見る方法
    　10　ピットフォール

    第5章　データの違いを調べる―2群の差，対応のある2変数の差―
    　1　解析の目的
    　2　記述統計値・グラフの観察
    　3　差の検定
    　4　ピットフォール
    　5　考察
    　6　解析方法のまとめ

    第6章　データの違いを調べる―3 群以上の差，共変量を考慮した差―
    　1　解析の目的
    　2　記述統計値・グラフの観察
    　3　3群以上の差の検定
    　4　共分散分析
    　5　ピットフォール
    　6　考察
    　7　解析方法のまとめ

    第7章　データの違いを調べる―対応のある3変数以上の差―
    　1　解析の目的
    　2　記述統計値・グラフの観察
    　3　反復測定分散分析の解析
    　4　ピットフォール
    　5　考察
    　6　解析方法のまとめ

    第8章　データの関連度合いを調べる
    　1　解析の目的
    　2　記述統計値・グラフの観察
    　3　相関の解析
    　4　ピットフォール
    　5　考察
    　6　解析方法のまとめ

    第9章　データの関係度合いを調べる
    　1　解析の目的
    　2　記述統計値・グラフの観察
    　3　カイ二乗検定の解析
    　4　ピットフォール
    　5　考察
    　6　解析方法のまとめ

    第10章　現象の原因を見つける
    　1　解析の目的
    　2　記述統計値・グラフの観察
    　3　重回帰分析の解析
    　4　ピットフォール
    　5　考察
    　6　解析方法のまとめ

    第11章　群間の差を見つける
    　1　解析の目的
    　2　記述統計値・グラフの観察
    　3　多重ロジスティック回帰分析
    　4　ピットフォール
    　5　考察
    　6　解析方法のまとめ

    第12章　データを縮約する
    　1　解析の目的
    　2　記述統計値・グラフの観察
    　3　主成分分析
    　4　ピットフォール
    　5　考察
    　6　解析方法のまとめ

    第13章　感度と特異度を調べる：ROC曲線
    　1　解析の目的
    　2　記述統計値・グラフの観察
    　3　判断指標の解析
    　4　ピットフォール
    　5　考察
    　6　解析方法のまとめ

    第14章　判断指標を作ってみる：決定木分析
    　1　解析の目的
    　2　記述統計値・グラフの観察
    　3　決定木分析
    　4　ピットフォール
    　5　考察
    　6　解析方法のまとめ

    第15章　機械学習の紹介
    　1　機械学習とは？
    　2　学習方法と対応する統計手法
    　3　過学習とは？
    　4　機械学習の実際

この書籍の参考文献

参考文献のリンクは、リンク先の都合等により正しく表示されない場合がありますので、あらかじめご了承下さい。

本参考文献は電子書籍掲載内容を元にしております。

第1章 リハビリテーション医療におけるデータサイエンスの意義

P.6 掲載の参考文献
1) 渡部 洋, 他. 探索的データ解析入門-データの構造を探る-. 朝倉書店, 1985.
 

第2章 データをとるとは ?

P.24 掲載の参考文献
1) von Elm E, 他. 疫学における観察研究の報告の強化(STROBE声明):観察研究の報告に関するガイドライン. The Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology(STROBE) statement:guidelines for reporting observational studies. https://www.strobe-statement.org/download/japanese-translation-of-strobe-statement
 
2) 森敏昭, 他. 心理学のためのデータ解析テクニカルブック. 北大路書房, 1990.
 

第3章 データの整理・基本的な改変 R コマンダーの操作

P.60 掲載の参考文献
1) RjpWiki-Rとは. http://www.okadajp.org/RWiki/?Rとは
 
2) 改変Rコマンダー(対馬栄輝研究室). https://personal.hs.hirosaki-u.ac.jp/pteiki/research/stat/R/
 

第4章 グラフの種類・意味・観察

P.93 掲載の参考文献
1) 中村好則. 中学校数学科における箱ひげ図の指導とその留意点. 岩手大学教育学部附属教育教育実践総合センター研究紀要. 2020;19:129-138.
 
2) 竹内啓, 編. 統計学辞典. III 汎用的方法. 1探索的データ解析とデータのグラフ表示. 東洋経済新報社, 1992. pp.316-334.
 
3) 対馬栄輝. SPSSで学ぶ医療系データ解析. 東京図書, 2007.
 
4) 改変Rコマンダー(対馬栄輝研究室). http://personal.hs.hirosaki-u.ac.jp/pteiki/research/stat/R/
 

第5章 データの違いを調べる - 2 群の差, 対応のある 2 変数の差 -

P.116 掲載の参考文献
1) mobie project 新型徒手筋力計「モービィ」による日本人筋力標準値の作成: http://mobie-project.net/index.php?mobie_norm_data(2017年度)
 
2) 厚生労働省. 日本人の食事摂取基準. https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/kenkou/eiyou/syokuji_kijyun.html(2020年度版)
 
3) 山口義臣, 他. 日本人の姿勢, 第2回姿勢シンポジウム論文集. 1977: 15-33.
 
4) 対馬栄輝. SPSSで学ぶ医療系データ解析. 東京図書, 2007.
 
5) 水本篤, 他. 効果量と検定力分析入門-統計的検定を正しく使うために-, 外国語教育メディア学会関西支部メソドロジー研究部会報告論集. 2010: 44-73.
 

第6章 データの違いを調べる - 3 群以上の差, 共変量を考慮した差 -

P.142 掲載の参考文献
1) 豊田秀樹. ブルーバックス 違いを見ぬく統計学-実験計画と分散分析入門-. 講談社, 1998.
 

第7章 データの違いを調べる - 対応のある 3 変数以上の差 -

P.164 掲載の参考文献
1) 長寿科学振興財団. 健康長寿ネット. 体前屈測定の測定方法. https://www.tyojyu.or.jp/net/kenkou-tyoju/tairyoku-kiki/suichoku-tobi-sokutei.html
 
2) 対馬栄輝. 理学療法研究法. 医歯薬出版, 2021. pp.126-138.
 
3) 対馬栄輝, 他. 医療系データのとり方・まとめ方. 東京図書, 2013. pp.189-208, 269-294.
 
4) 対馬栄輝. SPSSで学ぶ医療系データ解析. 東京図書, 2007. pp.181-194.
 
5) 対馬栄輝. よくわかる医療統計. 東京図書, 2015. pp.169-189.
 

第8章 データの関連度合いを調べる

P.184 掲載の参考文献
1) 政府統計の総合窓口. https://www.e-stat.go.jp/
 
2) 伊藤裕子, 他. 18歳以上の日本人に対する体脂肪率の推定式. 黒潮圏科学. 2016; 9: 150-155.
 

第9章 データの関係度合いを調べる

P.199 掲載の参考文献
1) Fujiwara A, et al. Association of the Japanese orthopaedic association score with the Oswestry Disability Index, Roland-Morris Disability Questionnaire, and short-form 36. Spine(Phila Pa 1976). 2003; 28: 1601-1607.
PubMed
2) 対馬栄輝. SPSSで学ぶ医療系データ解析 第2版. 東京図書, 2016. p.22.
 
3) 対馬栄輝. SPSSで学ぶ医療系データ解析 第2版. 東京図書, 2016. pp.136-137.
 
4) 対馬栄輝. Rコマンダーで簡単! 医療系データ解析. 東京図書, 2021. pp.218-219.
 

第10章 現象の原因を見つける

P.225 掲載の参考文献
1) 文部科学省. 新体力テスト実施要項(65歳～79歳対象) https://www.mext.go.jp/component/a_menu/sports/detail/__icsFiles/afieldfile/2010/07/30/1295079_04.pdf
 
2) 政府統計の総合窓口. 体力・運動能力調査年齢別テストの結果 統計表・グラフ表示. https://www.e-stat.go.jp/
 
3) 対馬栄輝. 医療系研究論文の読み方・まとめ方-論文のPECOから正しい統計的判断まで. 東京図書, 2010. pp.153-173.
 
4) 対馬栄輝. SPSSで学ぶ医療系データ解析. 東京図書, 2007. pp.215-236.
 

第11章 群間の差を見つける

P.243 掲載の参考文献
1) 対馬栄輝. 理学療法研究法. 医歯薬出版, 2021. pp.139-153.
 
2) 対馬栄輝. SPSSで学ぶ医療系多変量データ解析. 東京図書, 2008. pp.41-135.
 
3) 対馬栄輝. よくわかる医療統計-「なぜ?」にこたえる道しるべ-. 東京図書, 2015. pp.191-206.
 
4) 対馬栄輝. 医療統計解析使いこなし実践ガイド 臨床研究で迷わないQ&A. 羊土社, 2020. pp.177-198.
 
5) 対馬栄輝. Rコマンダーで簡単! 医療系データ解析. 東京図書, 2021. pp.267-304.
 
6) 澤田利匡, 他. BKP術後新規骨折の骨密度を中心とした検討. J Spine Res. 2017; 8: 1164-1166.
Medical*Online

第12章 データを縮約する

P.261 掲載の参考文献
1) 石村光資郎, 他. 改訂版 すぐわかる多変量解析. 東京図書, 2020.
 

第13章 感度と特異度を調べる : ROC 曲線

P.281 掲載の参考文献
1) 日本疫学会. 「2016年度日本疫学会スライドコンテスト受賞作品」感度・特異度・ROC曲線. https://jeaweb.jp/files/about_epi_research/contest2016_1_202106.pdf
 

第15章 機械学習の紹介

P.322 掲載の参考文献
1) 波部斉. ランダムフォレストの基礎と最近の動向. 映像情報メディア学会誌. 2016; 70: 788-791.
 

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