『「医療統計」わかりません!!』
五十嵐 中・佐條 麻里　著

はじめに

第１章	 臨床研究のデザイン　―「飲んだ。治った!　効いた!!」じゃなんでダメ？
1.0.	はじめに
		1　統計以前のおはなし
1.1	研究の信頼性とは？
		1　症例報告と症例集積
		2　コホート研究と比較臨床試験
		3　ランダム化比較試験（RCT）
		4　症例対照研究
		5　メタアナリシス
1.2	ようやく、統計のおはなし
おまけ1	症例報告

第２章	 統計の「ものさし」とは？　―どっちがえらい？　どうやって測る？
2.0	はじめに
2.1	統計の4種類のものさし
		1　名義尺度と順序尺度
		2　間隔尺度と比尺度
		3　4つの尺度は何のため？
2.2	えらさの評価法−ばらつきの重要性
		1　素の値ではだまされる？
		2　ばらつきのものさし−分散と標準偏差
		3　平均からの測り方

第３章	 偏差値に光を！　―いつも、悪者扱いされるけど…
3.0	はじめに
3.1	言われてみれば、偏差値って何？
3.2	標準偏差と偏差値の関係は？
3.3	偏差値70の珍しさ
		1　きれいな分布とは？
		2　数表を使った計算法
3.4	練習問題−偏差値からの順位評価

第４章	 有意水準と仮説検定　―もう、我慢の限界です…
4.0	はじめに
4.1	運が悪い？　相手が悪い？
4.2	有意水準と仮説検定
		1　まず、イカサマなしの確率を計算
		2　我慢の限界の値で判断
4.3	もし、棄却できなかったら？
4.4	片側検定と両側検定

第５章	 割合の検定　―支持率はチェンジしたか？
5.0	はじめに
5.1	たまたま変わった？　もともと変わった？
5.2	二項分布の正規近似
		1　まともに計算した場合
		2　平均からのズレで計算できる
5.3	結果の料理法…p値と「1.96σ」

第６章	 連続データの差の検定（ｔ検定）　―神のみぞ知ること、人間でもわかること
6.0	はじめに
6.1	母平均と標本平均
		1　神のみぞ知る母集団の値
		2　標本平均で代用できる？
6.2	標本分散と不偏分散
		1　「二匹目のどじょう」はいない
6.3	標準偏差と標準誤差
		1　「平均値の差」をみる
		2　不偏標準偏差をまとめる
		3　標準誤差を計算
6.4	t値とt分布
		1　ずれの大きさを評価→t値
		2　t分布表でみる！

第７章	あるなしデータの差の検定（カイ２乗検定）　―いったんすべてを忘れよう
7.0	はじめに
7.1	観測度数と期待度数
		1　あるなしデータの扱い方
		2　分割表で考える
		3　観測度数と期待度数のズレは？
7.2	カイ2乗検定
		1　カイ2乗統計量
		2　カイ2乗分布表で判定
		3　カイ2乗検定の注意点
おまけ1	「期待度数」の意味合いは？

第８章	 推定の考え方　―変わった！わかった。で、どのくらい？
8.0	はじめに
8.1	検定と推定、何が違う？
8.2	「平均の従う分布」って？−中心極限定理
		1　母集団は何分布？
		2　標本平均は正規分布する
		3　標本平均とばらつき
		4　中心極限定理
8.3	未知数は何？　95％信頼区間の導出
		1　標本平均x_の範囲を予測
		2　母平均μの範囲を予測
		3　差がある、ないの判定

第９章	 割合と平均値の区間推定　―またぐか、またがざるか、それが問題だ
9.0	はじめに
9.1	割合の95％信頼区間
		1　まずは点推定値
		2　標準誤差を求める
		3　95％信頼区間を求める
9.2	割合の差の95％信頼区間
9.3	平均の95％信頼区間（母分散が未知）
		1　まずは、点推定値
		2　不偏標準偏差を求める
		3　信頼区間を求める
おまけ1	二項分布の正規近似との関連
おまけ2	点推定値の「よい」推定量って？

第10章	 オッズ比とリスク比　―ギャンブルだけじゃ、ありません
10.1	はじめに
10.2	リスク比の信頼区間
		1　リスクって？　リスク比って？
		2　対数をとると正規分布になる!
		3　リスク比の信頼区間の計算
7.2	オッズ比の信頼区間
		1　オッズ比の定義は？
		2　オッズ比信頼区間の計算
おまけ1	前向き研究にはリスク比、後向き研究にはオッズ比を！
おまけ2	何でわざわざオッズ比なの？ 
おまけ3	表の書き方
おまけ4	RRR（相対リスク減少）のワナとARR（絶対リスク減少）

第11章	 相関と回帰１　―風が吹いた。桶屋はどうなった？
11.0	はじめに
11.1	相関、回帰って何？
		1　検定、推定との違いは？
		2　相関と回帰の違いは？
11.2	2つのものさしの「関連」は？−相関
		1　まずはグラフで見てみる
		2　「共分散」の面白い性質
		3　関連の強さを示す相関係数
		4　相関係数の性質
11.3	母相関係数の検定
11.4	相関係数のワナ

第12章	 相関と回帰２　―合コンで裏切られるのはなぜ？
12.0	はじめに
12.1	「回帰」の由来−平均への回帰
12.2	線形回帰の流れ−変数の予測
12.3	回帰直線の求め方
		1　ズレを最小にする回帰係数
		2　回帰式を求める
		3　回帰式の読み方
12.4	回帰の誤差と決定係数
		1　予測値との誤差
		2　人のせい？　僕のせい？
		3　計算で確かめよう
12.5	回帰係数ｂの検定・推定
おまけ1	1つの変数だけで大丈夫？　多重線形回帰
おまけ2	彼女持ちとフリーの区別法？　ロジスティック回帰

第13章	感度と特異度　―「絶対確実」？なHIVテストとは？
13.0	はじめに
13.1	検査の信頼性
		1　信頼性は高そうだけど…
		2　分割表の意外な結果
13.2	早合点と無頓着
		1　避けられない誤りがある!?
		2　早合点のαエラー
		3　無頓着なβエラー
13.3	感度と特異度
13.4	理想の検査法・診断法とは？
		1　服テスト・羽テスト
		2　感度・特異度と閾値の関係
		3　αエラー・βエラーと閾値の関係

第14章	統計の限界と誤用　―誰にでも間違いはある。でも、少ない方がいい
14.0	はじめに
14.1	検定のワナ
		1　サンプル数のマジック
		2　「素の値」からわかること
14.2	推定のワナ
14.3	相関と回帰のワナ
14.4	ものさしで、何を測る？
		1　臨床的に重要とは？
		2　定量的に判断するために
14.5	おわりに

付表１　正規分布表
付表２　ｔ分布表
付表３　カイ２乗分布表
索引