| 第1章 確率と確率分布入門 1 |
| 1.1 順列と組み合わせ 1 |
| 1.2 確率 2 |
| 1.3 期待値 3 |
| 1.4 確率分布 4 |
| 1.4.1 正規分布 5 |
| 1.4.2 x^2分布 6 |
| 1.4.3 F分布 6 |
| 1.4.4 t-分布 7 |
| 1.5 ベイズ統計学 7 |
| Columun ベイズ統計におけるパラメータの推定 9 |
| 第2章 統計学を使うと何がわかるのか 11 |
| 2.1 実験結果の解析：有意差検定 12 |
| 2.2 実験結果の解析：回帰分析 13 |
| 2.3 実験データの分類 14 |
| 2.4 理論式のあてはめ 15 |
| Columun 統計解析のためのソフトウェア 20 |
| 第3章 統計学の基礎 23 |
| 3.1 統計学で扱うデータ 23 |
| 3.2 ヒストグラム 24 |
| 3.3 母集団の分布 26 |
| 3.4 分散と標準偏差 27 |
| 演習の解説 30 |
| 第4章 検定の基礎 37 |
| 4.1 適合度検定 37 |
| 4.2 区間推定 39 |
| 4.3 仮説検定 40 |
| 4.3.1 母平均の検定 40 |
| 4.3.2 対応のない場合の差の検定(unpaired test） 42 |
| 4.3.3 対応のある場合の差の検定(paired test） 47 |
| 演習の解説 50 |
| 第5章 分散分析 65 |
| 5.1 3群以上の有意差を検討する場合 65 |
| 5.2 分散分析の基礎 66 |
| 5.3 元配置の分散分析 67 |
| 5.4 繰り返しのない二元配置の分散分析 69 |
| 5.5 繰り返しのある二元配置の分散分析 70 |
| 5.6 多重比較 73 |
| 演習の解説 75 |
| 第6章 多変量解析1－回帰分析 87 |
| 6.1 多変量解析とは 87 |
| 6.2 回帰分析 88 |
| 6.2.1 最小二乗法 88 |
| 6.2.2 相関係数 90 |
| 6.2.3 単回帰 91 |
| 6.2.4 重回帰分析 92 |
| 6.2.5 さまざまな回帰モデル 95 |
| 6.3 回帰式の検定 99 |
| 演習の解説 101 |
| Intermission 数式を理解するために |
| 1 偏微分 108 |
| 2 ベクトル 109 |
| 3 行列 110 |
| 3.1 加法と減法 110 |
| 3.2 乗法 111 |
| 3.3 連立一次方程式 112 |
| 3.4 固有値問題 112 |
| 第7章 多変量解析2－分類手法 113 |
| 7.1 主成分分析 113 |
| 7.2 因子分析 117 |
| 7.3 判別分析 120 |
| 7.4 クラスター分析 123 |
| 7.5 自己組織化マップ 126 |
| 演習の解説 127 |
| Columun フリーのSOMソフトの使い方 146 |
| 第8章 疫学と薬剤疫学 149 |
| 8.1 疫学とは 149 |
| 8.2 疫学におけるさまざまな手法 151 |
| 8.3 薬剤疫学 156 |
| 8.4 疫学における要因 159 |
| 演習の解説 159 |
| 第9章 臨床研究における研究デザイン 161 |
| 9.1 無作為化比較対照試験 161 |
| 9.2 大規模臨床試験(無作為化比較対照試験)における注意点 163 |
| 9.3 生存曲線とその解析 165 |
| 演習の解説 171 |
| 第10章 メタアナリシス 175 |
| 10.1 メタアナリシスの例 176 |
| 10.2 メタアナリシスにおけるバイアスの例 177 |
| 演習の解説 179 |
| 第11章 意思決定 185 |
| 11.1 階層分析法(AHP)の基礎 186 |
| 11.2 階層分析法(AHP)の利用 189 |
| 11.3 階層分析法(AHP)の実例 190 |
| 参考文献 196 |
| 索引 197 |
