ゼロから学ぶ 医薬統計教室【電子版】
- 出版社
- メジカルビュー社
- 電子版ISBN
- 電子版発売日
- 2022/01/17
- ページ数
- 168ページ
- 判型
- A5
- フォーマット
- PDF(パソコンへのダウンロード不可)
電子版販売価格:¥3,080 (本体¥2,800+税10%)
- 印刷版ISBN
- 978-4-7583-0044-5
- 印刷版発行年月
- 2014/09
- ご利用方法
- ダウンロード型配信サービス(買切型)
- 同時使用端末数
- 2
- 対応OS
-
iOS最新の2世代前まで / Android最新の2世代前まで
※コンテンツの使用にあたり、専用ビューアisho.jpが必要
※Androidは、Android2世代前の端末のうち、国内キャリア経由で販売されている端末(Xperia、GALAXY、AQUOS、ARROWS、Nexusなど)にて動作確認しています - 必要メモリ容量
- 66 MB以上
- ご利用方法
- アクセス型配信サービス(買切型)
- 同時使用端末数
- 1
※インターネット経由でのWEBブラウザによるアクセス参照
※導入・利用方法の詳細はこちら
この商品を買った人は、こんな商品も買っています。
概要
さらに学習のゴールを各項目の冒頭に,押さえるべきポイントを末尾に示しているので,効率よく学ぶことが可能。各章間ではリンク機能を設けており,読み進める中で「先に読んだけど,意味を忘れてしまった」という場合に簡単に復習することができる。最終章では実際の論文を用いて,用語や解析法の知識をどう活かせばよいのかを解説。
自分の理解度をはかれる,実践的な1冊である。
目次
医学・薬学研究にどうして統計学が必要なの?― 統計を学ぶ意味って何?
EBMの広まりと統計学/統計手法の種類が増えている/データの取り方・要約の仕方で結果が変わる!?
第1章 これだけは押さえておこう! 必須医薬統計用語
統計データの取り方
01 バラツキとバイアス
正確な血圧測定器と高めに出る血圧測定器での結果は!?/どんなデータにも「バラツキ」がある!/使った測定器でデータが偏る=バイアスあり!/Q真の値とデータから推定された値の系統的差って?
02 交絡
天然水と水道水? 長生きとの関係はあるの?/年齢別に調べたら結果が変わった!?/「高齢者の長生き志向」が原因だった!/Q統計学的に有意ってどういうこと?
03 ランダム化
治療法を割り付ける/治療選択バイアス?/ランダム化で正しく比較できる!/ランダム化はどうやって行うの?/ランダム化と無作為抽出の違い/無作為抽出は現実には不可能!
04 盲検化
割り付けや評価結果を隠して治療する=盲検化/試験の評価項目の判定を盲検化する「PROBE法」
統計データのまとめ方
05 データの種類
身の回りにあるデータ/データにも色々な種類がある!/「 0」 があったら比例尺度!/「値と値の差」に意味があったら間隔尺度!/間隔尺度は倍にできない!?/質的データ=カテゴリー分けするデータ/名義尺度は、順序づけに意味がない質的データ/順序がつけられれば、順序尺度
06 度数分布
自分の順位を知る方法?/第1ステップ! データの分布を調べる/第2ステップ! 度数分布表から値の位置を知る
07 平均
学部別の睡眠時間を調べる!/数字や図でデータの特徴をつかむ!/平均値=だいたい真ん中!?/歪んだ分布のとき →平均値≠だいたい真ん中
08 標準偏差
A薬とB薬は何が違うの?/平均は同じだけどバラツキが違う!?/ヒストグラムより正確な情報を与える分散や標準偏差/分散って何?/Qなんでn−1で割るの?/じゃあ標準偏差って何?/Column ①自由度って何?/②成長曲線のしくみ
09 標準誤差
平均値の平均値?/推定値の信頼度をみるには 「標準誤差」/Q結局、標準誤差は標準偏差とどう違うの?/ Column エラーバーの使い分け
10 図示表現法(ヒストグラム、箱ひげ図、散布図)
データの特徴を目でみるには?/ヒストグラムでデータを俯瞰する!/ヒストグラムからデータの特徴をとらえるために/箱ひげ図では少ないデータの特徴を調べる!/ 「ひげ」 は最大値から最小値まで伸びる/箱ひげ図の読み方/散布図で2つの変数の関係がわかる/やっとわかった! 正の相関、負の相関
データ評価・比較の方法(推定)
11 点推定と区間推定
日本中の患者の平均血圧が知りたい! どうする?/ 「点推定」と「区間推定」?/区間推定は誤差を考えて推定する方法/Qそもそも推定って何?
12 信頼区間
信頼区間を求めてみよう/95%信頼区間と母集団の関係/そもそも信頼区間って?/信頼度 「95%」 が意味すること/よい信頼区間とは?
13 比・率・割合
データから比・率・割合を計算してみる/比はX:Yの値/割合はX/ Yの値/率は時間あたりの頻度のこと/死亡率を実際に計算してみる
14 リスク比とオッズ比
喫煙者と非喫煙者の肺がんの 「リスク」 について調べたい/リスクを「 比」 でみてみよう!/肺がんの患者で喫煙者の割合をみてみると…?/リスク比が使えない? →そんなときはオッズ比!/そもそも、オッズって?/オッズからオッズ比を出そう!/オッズ比が出たら…結果をどう読む!?
データ評価・比較の方法(検定)
15 帰無仮説と対立仮説
自動血圧計の精度は? →水銀式と比べてみる/2つの血圧計で差はあるか? →検定で答える!/帰無仮説と対立仮説の違いは、「 知りたいことを否定から入るかどうか」 / Column 有意症
16 2種類の過誤(第1種の過誤・第2種の過誤)
対立仮説が正しいというために…/過誤の分類/第1種と第2種の過誤、どちらも小さくするのは無理!?/過誤をできるだけ小さくする基準「 有意水準」
17 p 値
プラセボと比較して新薬の効果を知る →まずは仮説から考える/帰無仮説を棄却する基準って?/解析結果がどんなに珍しいかを示すのがp 値/結果が珍しいのは、そもそも帰無仮説が間違っているから →棄却!/「有意差あり」が意味するもの/p値の弱点と対処法
第2章 シチュエーション別解析・結果解釈法
連続する値のデータを評価する
01 対応がある2群を比較するときには「 1標本t検定」
ダイエットドリンクの効果を調べるには?/1人1人のBefore and Afterを調べればOK/対応のあるt 検定って?/Qなぜ対応があるデータには「1標本t検定」を使うの?/Column 1標本t 検定の検定統計量t
02 対応がない2群を比較するときには「 2標本t検定」
2つの「群」で差があるかを調べたい →検定を実施する/第1ステップ! 仮説を立てる/第2ステップ! 検定統計量t 値を計算t値って?/最後のステップ! t 値からp値を出して有意か調べる
03 3群以上を比較するときには「 分散分析」
薬剤の用量別に薬効を比べるには?/2用量ずつ組み合わせて検定を行う? →誤る確率が高くなる!/分散分析を使えばOK!/一元配置とは? →1つの要素でグループを識別する/「全体の平均からのズレ」を分解して解析するのが分散分析!/二元配置とは →2つの要素でグループを識別する/共分散分析って?/3つ以上の要素があるときは…?
04 2つの群の関係性をみるときには「 相関と回帰分析」
相関の有無が知りたい →散布図を書いてみよう/相関の強さが知りたい →相関係数を使う!/相関係数が0.81=相関が強い!・・・と言い切れないときもある/相関の強さを予測に役立てる方法「回帰分析」/回帰分析では具体的に何を求めるの?/回帰直線が描けても満足はできない!?/寄与率だけで回帰式の評価をしてはダメ! →必ず散布図などで確認しよう/ Column 相関係数の計算式
05 因果関係を探るときには「 重回帰分析」
血圧に影響するのは年齢だけじゃない! →重回帰分析で解決/偏回帰係数の解釈に注意しよう!/Column 作った重回帰式が役に立つかを調べよう!
2つに分類したデータを評価する
06 関連性を調べるときには分割表の解析「 カイ二乗検定」
薬で症状が「改善するかどうか」を調べたい/質的なデータをまとめてみよう →分割表を作ってカイ二乗検定で調べる/期待頻度を求めてみる/Column 期待頻度が5未満の場合にカイ二乗検定は使えない!?
07 あるイベントが発生する確率を予測するときには「ロジスティック回帰分析」
薬の投与量と「生死」の関係を調べたい/ラットが半分死亡する投与量を求める →単回帰分析!?/ちょっと待って! 回帰分析できないデータに注意/ロジスティック回帰分析で万事解決!/ロジスティック回帰分析のよいところ/Q回帰分析できないデータはどうやって判別するの?
イベント発生までの時間を評価する
08 ある時点までの生存時間をみるときには「Kaplan – Meier法」
抗がん剤で生存期間に差があるか知りたい!/得られたデータから生存割合を計算してみよう! →Kaplan–Meier法/打ち切りがある場合の計算方法に注意!/求めた生存割合の結果を図示してみよう! →Kaplan–Meierプロット/生存曲線からわかることって?/Column 生存時間解析が開発されたワケ
09 生存曲線の比較をするときには「 log– rank検定と一般化Wilcoxon検定」
2つの生存曲線を比較してみる/STAR-1のほうがAU-5よりも生存期間を延ばす?/どうやって生存曲線の有意差を調べるの? →log– rank検定を使おう!/log– rank検定って何者?/一般化Wilcoxon 検定とどう使い分けるの?/実際にlog– rank検定を使って結論を出すと…?
10 ハザード比を推定するときには「 Cox回帰分析」
データに偏りがあるときの生存時間解析はどうする?/Cox回帰分析を使おう!/ハザード比って何?/やっぱり遠隔転移の有無が予後を左右していた!/Cox回帰分析を実際に使ってみると…?/Cox回帰分析も万能ではない!?
第3章 腕試し! −実際に論文を読んでみよう−
① 連続データの解析
まずは研究内容をチェックしよう!/結果をどう読む? →統計的にみてみよう!/Q調整平均って何?
② 2値データの解析
まずは研究内容をチェックしよう!/結果をどう読む? →統計的にみてみよう!
③ 生存時間データの解析
まずは研究内容をチェックしよう!/結果をどう読む? →統計的にみてみよう!