すぐに役立つ統計のコツ －医学統計編－

著者名：情報統計研究所【編】

オーム社（2020/03発売）

• ISBN：9784274218163

内容説明

実例に基づいた例題とわかりやすい図，丁寧な解説で効率よく学習！
　医療でも統計は、研究、実験、学術誌投稿、臨床など様々なシーンで活用されていますが、多くの方は高価な統計ソフトを使いこなせていないのが現状です。本書では、最も普及している「MS-Excel」を利用して、初心者でもすぐに解析できるように、実例に基づいた実用的手法をやさしく丁寧に解説しています。

目次

第1章　統計をはじめる前に
第2章　分析の準備
　1．データレコードの作成
　2．データの特徴を知る ～データの分布とバラツキ～
第3章　2つの代表値（平均値・中央値）の比較
　1．ヒストグラムを作成する
　2．代表値を比較するとは？
　3．2つの代表値を比較する ～独立2標本の有意差検定（推定）～
　　・基本統計量の記載方法
　　・ウイルコックスンの順位和検定の方法
　　　①Excelで検定統計量を求める
　　　②検定結果をグラフにまとめる
　　・ウエルチのT検定の方法
　　【例題1】痩せと肥満の中性脂肪（TG）の比較
　　　①Excelで検定統計量を求める
　　　②検定結果をグラフにまとめる
　4．2つのデータの差を比較する ～対応する2標本の有意差検定～
　　・ウイルコックンの符号順位検定の方法
　　【例題2】食事運動療法と血圧の比較
　　　①Excelで検定統計量を求める
　　　②検定結果をグラフにまとめる
　　・対応のあるT検定の方法
　　【例題3】食事運動療法とBMIの比較
　　　①Excelで検定統計量を求める
　　　②検定結果をグラフにまとめる
　5．まとめ
第4章　3つ以上のデータの差を比較する
　1．ホルム－ボンフェローニによる方法
　　【例題4】血中コレステロール改善剤投与の効果
　　　①Excelで検定統計量を求める
　　　②検定結果をグラフにまとめる
　2．チューキのHSDによる方法
　　【例題5】血中コレステロール改善剤投与の効果
　　　①Excelで検定統計量を求める
　3．一元配置分散分析（one way ANOVA）
　　　①Excelによる分散分析の方法
　4．クラスカル・ウォーリス（Kuraskal-Wallis）による分散分析
　　　①Excelによる分散分析の方法
　5．まとめ
第5章　比率の差を比較する（クロス集計）
　1．後ろ向き研究（Case-Control study）
　　・分割表形式による分析
　　【例題6】分割表のためのダミー変数を作る
　　【例題7】性別とコレステロール
　　　①Excelによる正規分布近似の方法
　　　②Excelによるフィッシャーの直接確率計算の方法
　　　③Excelによるオッズ比（Odd ratio）の計算
　　【例題8】年代別の血中コレステロール値の比較
　　　①3つ以上の比率の差を比較する ～カイ二乗検定～
　　　②3つ以上の比率の差の組合せ ～多重比較～
　　　③検定結果をグラフにまとめる
　2．前向き研究（Cohort study）
　　　①相対危険度（リスク比）の求め方
　　【例題9】アスベスト暴露と胸部レントゲン（Xp）所見（仮想）
　3．スクリーニングにおける2×2分割表 ～効果指標～
　　【例題10】定期健診での所見の配置（仮想）
　4．知っておきたい衛生・疫学の指標
　　・粗死亡率と訂正死亡率
　　【例題11】年齢階級別死亡率と訂正死亡率
　5．まとめ
第6章　2つのデータの関連性をみる（相関と回帰）
　1．相関関係とは
　　【例題12】GOTとGPTの相関散布図
　2．予測のための線形回帰モデル
　　・回帰分析に必要な統計的記述について ～検定と推定～
　　・95％信頼区間の描画
　　・相関散布図95％信頼楕円の描画
　3．正規分布にこだわらない相関分析 ～スピアマンの順位相関～
　4．臨床検査で大切な検量線
　5．臨床検査を検査するとは ～精度管理～
　　【例題13】L-J：Levey-Jennings Chart作成
　　【例題14】X－R管理図の作成
　　　①相関関係を利用した方法（双値法：Youdel plot）
　6．まとめ
第7章　多次元データを比較する（多変量解析）
　1．目的とするデータを複数のデータで説明（予測）する ～重回帰分析～
　　【例題15】スギ花粉飛散数と気温
　　　①Excel関数式による方法
　　・説明変数の選択
　　・説明変数の相関関係，多重共線性を知る
　2．2つの要因による分析 ～二元配置分散分析～
　　【例題16】コレステロール改善剤の効果（欠損なし）
　　【例題17】コレステロール改善剤の効果（欠損あり）
　3．2値データを複数のデータで説明する ～ロジスティック回帰分析～
　　【例題18】イベント発生の予測モデルに関する仮想データ
　　・要因ごとの統計量を記述する ～単変量解析～
　　・最適なイベント・モデルの構築 ～多変量解析～
　　・ROC曲線で当てはめのよさをみる
　　・統計における2つの過誤（第1種と第2種の過誤）とは
　4．データを2群にわける ～判別分析～
　　【例題19】腎障害患者を2群にわける
　5．データをグループにわける ～クラスター分析～
　　【例題20】スギ花粉飛散数と関連した気象条件
　　・ユークリッド距離の計算
　6．データ情報（特徴）を要約する ～主成分分析～
　　【例題21】気管支喘息患者の臨床検査成績
　7．まとめ
第8章　イベント・ヒストリー分析：生存時間（率）
　1．カプラン・マイヤー法（Kaplan-Meier method）の計算
　　【例題22】小標本を仮想した観察期間中のイベント（生存と死亡）
　　【例題23】生存率曲線の作成
　　【例題24】Kaplan-Maier法によるLogrank test
　2．コックス比例ハザード・モデル（Cox proportional hazard model）
　　・コックス回帰モデルの使用例（1）
　　・コックス回帰モデルの使用例（2）
　3．まとめ
付録A　本書で使用した統計分析用Excel関数一覧
付録B　フリーオンラインソフトの使用方法
付録C　本書で使用した主な統計用語