0 章:医療統計入門
0.1 医学研究デザイン
0.2 論文執筆ガイダンス
0.3 必要な統計解析
0.4 診断精度の研究
0.5 システマティックレビュー
1 章:解析ツールの解説(R と BUGS の基本事項)
1.1 R とは
1.2 R のインストール
1.3 R のマニュアル
1.4 R の使用
1.5 データの形式
1.6 配列に対する計算の操作
1.7 関数
1.8 データセットの利用
1.9 OpenBUGS のインストール
1.10 WinBUGS / OpenBUGS のサンプルコードとマニュアル
1.11 BUGS 使用法の概略
1.12 BUGS でのコードの実行
2 章:ベイジアン解析とは
2.1 伝統的統計学とベイズ統計学
2.2 医学分野でのベイズ統計学の意義
2.3 事前分布,尤度,事後分布
2.4 ベルヌーイ試行とベータ分布
2.5 MCMC のアルゴリズム
2.6 R によるリスク比,オッズ比,率差の MCMC によるベイズ推定
2.7 BUGS によるベイジアン推定
2.8 BUGS におけるモンテカルロシミュレーションと node の役割を理解する
3 章:R を用いた基本統計解析 ─ メタアナリシスを含む
3.1 基本統計量の計算およびデータ分布の解析
3.2 分散分析 ANOVA(Analysis of variance)
3.3 生存時間分析
3.4 メタアナリシス
3.5 ネットワークメタアナリシス
3.6 ハザード比を効果指標とした生存分析のメタアナリシス 2
4 章:診断精度研究のメタアナリシス
4.1 診断法のベイジアンメタアナリシス 3
4.2 メタアナリシスの古典的モデル
4.3 参照基準が不完全な場合の診断法のメタアナリシス
5 章:R を用いた重回帰分析
5.1 重回帰分析の定義
5.2 R による重回帰分析の実行
5.3 ステップワイズ重回帰分析
5.4 交互作用のモデル化
6 章:R を用いたロジスティック回帰分析
6.1 ロジスティック回帰分析の定義
6.2 R によるロジスティック回帰分析の実行
6.3 マトリックスと直線回帰係数の関係
6.4 マトリックスの演算
6.5 マトリックス演算を用いた重回帰分析の係数の計算法
6.6 条件付きロジスティック回帰分析
6.7 ロジスティック回帰分析の適合性
6.8 係数に基づく推定値の計算
6.9 決定係数 R-square R 2 値
6.10 予測への利用
6.11 階層回帰モデル
7 章:より高度なグラフィックを簡単に作成
7.1 ggplot2 によるグラフ作成
7.2 棒グラフ
7.3 箱ひげ図
7.4 散布図
7.5 折れ線グラフ
8 章:受信者動作特性解析とサンプルサイズの計算
8.1 データの準備
8.2 データの確認
8.3 pROC による ROC 解析の実行
8.4 2 つの ROC 曲線の比較
8.5 ROC 解析に必要なサンプルサイズの算出
8.6 サンプルサイズの計算
付録:
XLConnect の利用
R コマンダー Rcmdr の利用
JAGS を用いる