『わかってきたかも!?「医療統計」』
五十嵐 中・佐條 麻里・高瀬義昌　著

はじめに　

第１章　どーして疫学？―割合って？ 率って？ 比って？
1.0　はじめに
1.1　本当に効くの？ の話？
1.2　割合と率と比
	1　割合は「分母が分子に含まれる」　　
	2　率は「ちょっとずらした。もう片方は？」　　
	3　比は「分子が分母に含まれない」　　

第２章　「減った」「効いた」の表現法 ― RR？ ARR？ NNT？
2.0　はじめに
2.1　リスク比って何だっけ？
2.2　リスク比の、さらに一歩先
2.3　RRRとARR？
2.4　同じリスクでも、大違い

第３章　多重比較とアウトカム ーチリも積もれば、無視できず
3.0　はじめに
3.1　有意水準5％って？
3.2　5％以下なら、どうなるの？
3.3　チリも積もれば…多重比較！
3.4　多重比較？ 多重比較法？
3.5　複雑なのは、偉くない。

第４章　ANOVAと多重比較法 ー「どこか」に差がある？ あるならどこ？
4.0　はじめに
4.1　ANOVA〜「どこか」に差はある？
	1　多重比較、さてどうする？　　
	2　一元配置分散分析（ANOVA）　　
	3　グループ間とグループ内のばらつきを評価　　
	4　グループ間のばらつきはどのくらい　　
4.2　「有意差あり」…どこで？

第５章　重回帰 ー値がズレた、誰のせい？
5.0　はじめに
5.1　1対1？ n対1？
5.2　重回帰の基本
	1　重回帰は「１つを動かして、残りすべてを固定する」　　
	2　偏回帰係数の「読み方」　　
5.3　重回帰の料理法
	1　どのくらい説明できてるの？　
	2　分散分析表を読んでみよう　　
	3　偏回帰係数を読んでみよう　　
	4　読む所がわかれば、式は単純に　　

第６章　ロジスティック回帰 ーあるなしデータも、予測がしたい！
6.0　はじめに
6.1　予測する相手は？
	1　「あるなしデータ」は予想できる？　　
	2　「0と1」を、「−∞から＋∞まで」へ！　　
	3　ロジスティック回帰式を立てよう　　
6.2　ロジスティック回帰係数の「ふしぎ」
	1　オッズ比との密接な関係　　
	2　計算するときれいな式に！　　
	3　回帰係数からオッズ比が！　　
6.3　ロジスティック回帰の料理法
	1　料理は統計ソフトで　　
	2　モデルのあてはまり度をみる　　
	3　できあがりを読んでみよう　　

第７章　生存時間解析 ー「ある・なし」＋「いつ」＝生存時間解析！
7.0　はじめに
7.1　「時間の予測」って？
7.2　生存曲線を描く
7.3　生存曲線の検定 〜ログランク検定〜
	1　イベント発生順の表を書く　　
	2　イベントの発生確率を計算する　　
	3　合計スコアを評価する　　
7.4　複数の要因があるとき〜Coxの比較ハザードモデル〜
	1　ハザード関数を読もう　　

第８章　ノンパラメトリック法 1 ーセレブがいても大丈夫！
8.0　はじめに
8.1　暗黙の了解
	1　正規分布に従うかどうかを検定する　　
8.2　平均値？ 中央値？
	1　平均値泣かせの外れ値　　
	2　外れ値につよい中央値　　
8.3　ノンパラメトリック法その1 ─ウィルコクソンの順位和検定─
8.4　ウィルコクソンの順位和検定の正規近似
8.5　まとめと注意…ウィルコクソンの仲間たち

第９章　ノンパラメトリック法 2 ーあるなしデータも、ノンパラで！
9.0　はじめに
9.1　またまた、ウィルコクソン？
9.2　カテゴリカルデータの「順位」って？
9.3　同順位があるときの分散は？
9.4　ノンパラメトリックな相関係数
9.5　ノンパラメトリックな「生存分析」
9.6　まとめ

第９章　感度と特異度、ROC曲線 ー検査の精度、何で見る？
10.0　はじめに
10.1　感度と特異度、陽性的中率と陰性的中率
10.2　検査の問題？ 選び方の問題？
10.3　検査の性能の測り方
10.4　完全な検査？　無意味な検査？
10.5　ROC曲線を描いてみよう
10.6　おわりに

第10章　論文の読み方 ー論文読み方、わかりません！！
11.1　はじめに
11.2　ペコしましょう！
11.3　研究デザインも忘れずに
11.4　Resultsを読もう
	1　オッズ比は？　　
	2　副次的なアウトカムは　　

第11章　続・統計の限界と誤用 ーやっぱり間違いは、少ない方がいい
12.0　はじめに
12.1　後出しじゃんけんはダメ！
12.2　試行錯誤はいいことだけど
12.3　「いいとこ取り」には要注意！
12.4　回帰係数の「新しいワナ」
12.5　統計の、その先に…アウトカムの種類
12.6　おわりに

付表1　Ｆ分布表
　　2　ウィルコクソン順位和検定
索引