『入門 医療統計学――Evidenceを見出すために』
森實敏夫 著

目　次
まえがき

第1章　診断と医学統計
　　1.1 疾患確率Disease probability 
　　1.2 診断をつけるとは？
　　1.3 疾患確率を定量的に考える
　　コラム：確率と実感とのギャップ?!
　　1.4 ベイズの定理Bayes theorem 
　　1.4.1 ベイズの定理
　　コラム：ベイズの定理
　　1.5 感度・特異度・尤度比と診断
　　コラム：至適基準Gold standard 
　　1.6 確率とオッズ
　　　　1.6.1 複数の疾患を想定する場合
　　　　1.6.2 複数の症状・検査の結果を用いる場合
　　　　1.6.3 感度・特異度・尤度比の信頼区間
　　　　1.6.4 検査結果が連続変数の場合の尤度比
　　　　1.6.5 ROC 曲線
　　コラム：ROC 分析
　　　　1.6.6 SPSS によるROC 分析
　　コラム：ROC 曲線のAUC に対する標準誤差SE
　　コラム：画像診断の結果を連続変数として扱う

第2章　医療データの見方とまとめ方
　　2.1 変数の種類
　　2.2 分布Distribution と中央傾向Central tendency
　　　　2.2.1 平均値と中央値
　　2.3 ばらつきの指標
　　2.4 Microsoft Excel の関数
　　2.5 臨床医学研究の分類
　　2.6 効果指標
　　　　2.6.1 オッズ比Odds ratio (OR) 
　　　　2.6.2 リスク比Risk ratio （RR）
　　　　2.6.3 相対危険度減少率Relative risk reduction (RRR) 
　　　　2.6.4 絶対リスク減少Absolute risk reduction (ARR) 
　　　　2.6.5 Number needed to treat (NNT) 
　　　　2.6.6 Number needed to harm (NNH) 
　　コラム：ADLG,NNS 
　　2.7 平均値の分布
　　コラム：中心極限定理
　　2.8 標準正規分布
　　2.9 95 ％信頼区間（95 ％ confidence interval）
　　コラム：サンプルサイズの3 の法則Rule of three 
　　2.10 効果指標の95 ％信頼区間
　　　　2.10.1 95 ％信頼区間confidence interval の意味
　　コラム：ブートストラップthe bootstrap 

第3章　検定と分散分析
　　3.1 はじめに
　　3.2 比較の例
　　3.3 割合の比較：カイ二乗検定
　　コラム：独立した２群で割合を比較するサンプルサイズの計算
　　3.4 t 検定
　　コラム：独立した2 群の平均値を比較するサンプルサイズの計算
　　3.5 統計学的仮説検定
　　3.6 統計学的仮説検定におけるエラー
　　コラム：疾患感受性と遺伝子多型の関連
　　3.7 フィッシャーの正確確率検定Fisher’s exact probability test
　　3.8 ノンパラメトリック法non-parametric method 
　　3.9 分散分析ANOVA (analysis of variance) 
　　3.10 JMP を用いたカイ二乗検定
　　3.11 JMP によるt 検定/ANOVA/ノンパラメトリック法
　　3.12 JMP による2 要因分散分析
　　3.13 ペアデザインPaired design 
　　3.14 くり返し測定デザインRepeated measures design の解析

第4章　相関と回帰
　　4.1 相関とは
　　4.2 相関係数
　　4.3 相関係数に対するt 検定
　　4.4 決定係数R-square
　　4.5 スペアマン順位相関係数Spearman’s ρ.（Spearman’s Rank Correlation） 
　　4.6 直線回帰Linear Regression 
　　4.7 直線回帰の回帰係数、すなわち傾きb の値
　　4.8 回帰係数の信頼区間
　　4.9 JMP による回帰分析の例

第5章　生存分析
　　5.1 生存分析とは
　　5.2 Excel によるKaplan-Meier（カプランマイヤー）法
　　5.3 JMP による生存分析
　　5.4 累積生存率の信頼区間
　　5.5 ２つの生存曲線の比較
　　5.6 ログランク検定の手順とExcel による解析
　　5.7 JMP によるログランク検定
　　コラム：独立した2 群で生存曲線をログランク法で比較する場合
　　5.8 Excel による一般化ウイルコクソン検定
　　5.9 ハザードファンクションHazard function
　　5.10 SPSS によるKaplan-Meier 生存分析と群間の生存比較
　　　　5.10.1 Kaplan-Meier 生存分析
　　　　5.10.2 結果の出力：生命表
　　　　5.10.3 結果の出力：平均生存期間
　　　　5.10.4 結果の出力：累積生存曲線
　　　　5.10.5 ２つの生存曲線の比較
　　　　5.10.6 ３群以上の比較

第6章　重回帰分析
　　6.1 多変量解析Multivariable analysis 
　　6.2 ３種類の多変量解析
　　6.3 重回帰分析Multiple regression analysis 
　　コラム：多重共線性multicollinear variable 
　　6.4 ステップワイズ重回帰Stepwise Multiple Regression 
　　6.5 JMP によるステップワイズ重回帰分析

第7章　多重ロジスティック回帰分析
　　7.1 従属変数が二分変数の場合
　　7.2 多重ロジスティック回帰分析とは
　　7.3 多重ロジスティック回帰分析の前提
　　コラム：説明変数の除去・統合化
　　7.4 JMP を用いたロジスティック回帰分析の例

第8章　比例ハザード分析
　　8.1 比例ハザード分析とは
　　コラム：分析に必要なサンプルサイズ
　　8.2 比例ハザード解析に必要なデータ
　　8.3 ハザードモデルとは
　　8.4 比例ハザードモデル
　　8.5 比例ハザードモデルの前提
　　8.6 リスクスコアあるいは予後スコア
　　8.7 JMP による比例ハザード分析の実際
　　8.8 SPSS による比例ハザード解析
　　　　8.8.1 SPSS でデータ表を開く
　　　　8.8.2 SPSS による変数尺度の指定
　　　　8.8.3 解析を行う
　　　　8.8.4 カテゴリ共変量の定義（二分変数の定義） 
　　　　8.8.5 値が3 つ以上の場合の名義変数の定義
　　　　8.8.6 欠損値の取り扱い
　　　　8.8.7 説明変数の取捨選択
　　　　8.8.8 ベースライン生存率

第9章　臨床決断
　　9.1 臨床決断までの過程
　　9.2 臨床倫理
　　9.3 統計学と臨床決断
　　9.4 診断法の実行
　　9.5 治療の実施の決断
　　9.6 判断樹法Decision tree method 
　　9.7 期待効用の決め方
　　　　9.7.1 基準的賭け法Standard gamble method 
　　　　9.7.2 時間得失法Time trade-off
　　　　9.7.3 評点尺度法Visual analogue scale
　　　　9.7.4 3 つの方法の関係

付　録　Excel を用いた分布表示と統計量計算
　　1 正規分布
　　2 t 分布
　　3 カイ二乗分布
　　4 F 分布
　　5 二項分布
　　6 ポアソン分布

参考文献
索　引