医療系のためのもっとやさしい統計学入門 改訂第2版
商品紹介
医療系スタッフ・学生のための統計学入門書のロングセラー，待望の改訂です！ 図表を多く使った丁寧な解説，統計手法を選ぶ際の道しるべとなるフローチャートなど，大好評の初版のわかりやすさはそのまま，最新の情報にアップデートしました．読むだけでは理解しづらい内容も，サンプルのExcelデータを使用して実際に解析を練習できるので安心！ 初めての方にも統計学だけでなく，研究の始まりから発表までの流れがわかる1冊です！
目次
- I章 研究を始める前に知っておきたいこと
01 研究のアウトライン
A はじめに
B EBM
C 因果関係
D 根拠のレベル
E 疫学や臨床疫学で使われる指標
02 情報収集（文献検索）
A 情報収集の目的
B 情報の種類
C 情報の検索・収集
D 引用文献の利用
03 研究における倫理的配慮
A なぜ倫理的配慮が必要なのか
B 個人情報保護法
C 人を対象とする生命科学・医学系研究に関する倫理指針
D インフォームド・コンセント
E 倫理審査
F 個人データの管理
G 利益相反の管理
II章 統計手法の基礎について勉強しよう―Excelでできることを中心に―
01 代表値，ばらつき
A データの種類
B 質的データの記述統計
C 数量データの記述統計
02 記述統計としての相関係数，1次回帰，オッズ比
A 相関
B 回帰
C オッズ比
D リスク比
03 統計学的推論（推定と検定）
A 推定と検定
B 統計学的推定（statistical estimation）
C 統計学的検定 （statistical test）
04 平均の差（推定と検定）
A 平均の差における推定
B 平均の差における検定
05 割合の差（推定と検定）
A 1つの母集団の割合
B 2群の割合の差
06 相関係数と1次回帰係数（推定と検定）
A 相関係数
B 1次回帰係数
C これだけはやってはいけない
III章 使えなくても理解できるようにしておこう―生兵法はケガのもと，専門家と組んで解析したい―
01 交絡因子
A 交絡因子とは
B 交絡因子の制御
02 層化解析（マンテル・ヘンツェル法）
A 層化とは
B マンテル・ヘンツェル法
03 ロジスティック回帰分析
A ロジスティック回帰分析の概念
B ロジスティック回帰分析の2つのモデル
04 生存分析
A カプラン・マイヤー法
B 2群の生存確率関数の差の検定
C コックス回帰分析
05 分散分析，共分散分析，共分散構造分析
A 分散分析
B 共分散分析
C 共分散構造分析（SEM）
06 因子分析
A 主成分分析
B 因子分析
C 主成分分析と因子分析の違い
07 一致性の検討（カッパ統計量）
A カッパ統計量の求め方
B 重みづけカッパ統計量の求め方
08 ノンパラメトリック解析
A マン・ホイットニーのU検定
B ウィルコクソンの符号つき順位和検定
C クラスカル・ウォリス検定
D ノンパラメトリック解析を行う際の留意点
IV章 研究結果を公表してみよう
01 図表の描き方（グラフ，ヒストグラム，チャート）
A 図と表
B 図
C 表
02 学会発表（演題申し込みから発表まで）
A どの学会で発表するか
B 演題名を決める
C 共同演者を決める
D ポスター発表にするか口演発表にするか
E 抄録の作成
F 発表資料の作成
G 予行演習
H 発表そして質疑応答
I 学会発表後に行うべきこと
03 論文投稿（執筆から校正まで）
A 論文の主要部分の構成
B 論文のその他の部分
C 論文の順序
D 著者を誰にするか
E 投稿する雑誌をどれにするか
F 論文完成から投稿まで
G 投稿
H 編集委員会とのやりとり
I 論文採用後の対応
J 論文刊行後
V章 専門家との共同研究
専門家と共同研究を行うにはどうすればよいか
A 研究計画の段階から相談する
B きちんとした仮説をもつ
C 問題の構造を図示する
D 研究に正直であることを心がける
E データの質に責任をもつ
F 協力してくれた専門家には敬意を払う
G 共同研究してくれる専門家を探す
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