Lesson 1　統計の基礎知識－統計ってなんだろう
　標準偏差の意味と計算の仕方，使い方
　データの傾向をとらえる平均と中央値－いつ平均・中央値を使う？
　正規分布をとらない歪んだデータの記述の仕方
　標準誤差
　信頼区間
　仮説検定－どうして「薬が効かない」からはじめるの？
　P値－出会いが運命？　ミラクルの起きる確率
　信頼区間とP値
　標準偏差と標準誤差，信頼区間，どちらを使うか

Lesson 2　グラフの読み方・使い方
　研究で一番よく使われる棒グラフ，比較の精度はわからない
　棒グラフにエラーバーを付けてみよう
　データの分布を表すグラフ
　箱ひげ図の読み取り方
　平均値の群間比較のエラーバーとP値の関係

Lesson 3　単変量統計テストの選び方
　異なる検定で，異なる結果が出る，どうして？
　誤った解析結果は医療スキャンダル
　Let’s Try－研究に適した統計手法を選んでみよう！
　差をみるのか，相関をみるのか？
　比較データは対応しているか？
　アウトカムは，連続変数，2値変数，順序変数，
　　名義変数のいずれに分類できるか？
　アウトカムが連続変数の場合，その分布は正規分布であるか？
　比較群間で比較を行うとき，比較群の数は2つか，3つ以上か？
　データの総数は？

Lesson 4　交絡と回帰分析モデル
　リンゴとミカンを比べない交絡のコンセプト
　交絡をどう防ぐかで臨床研究の質が決まる－リンゴをリンゴと比べるために
　回帰分析モデルの選択の仕方

Lesson 5　症例数とパワー計算
　症例数を増やせばいつか必ず有意差がでる
　研究を始める前に知っておいて欲しいこと
　　－解析プランはデータをみないですべて立てておく
　1型エラーと2型エラー，無実の人が罪に問われるエラーと
　　真犯人が野に放たれているエラー
　症例数計算に必要なデータ
　さあ，症例数計算してみよう－PSソフトの使い方
　アウトカムが生存，死亡のような2値変数の症例数の計算
　　－NEJM研究例を用いて，さあトライ！
　よくある質問

Lesson 6　多重検定
　ボンフェローニの呪い
　見過ぎによる出過ぎ？
　多重検定の種類
　比較群が多い場合の補正法（偽発見率法）
　補正すべきか，否か，今でも高まる論争の行く手は？

Lesson 7　中間解析
　過剰な中間解析は誤った結果を導きかねない
　“見過ぎによる出過ぎ”をいかに補正するか
　中間解析について研究計画書に詳細な記載を

Lesson 8　多変量解析－説明変数の選び方
　交絡因子をいかに取り除くか
　説明変数は何個までモデルに入れられるか？
　説明変数の選び方
　交絡除去に対応できる症例数の確保を
　傾向スコアとは？

Lesson 9　ランダム化比較試験（RCT）におけるデータ解析
　表にP値は必要か？
　ランダム化の本当の意味－全体的なバランスをみる
　アウトカムの解析は補正すべき？

Lesson 10　インターアクション（交互作用）
　インターアクションを交互作用と理解するとわかりづらい
　インターアクションは交絡とは根本的に違う

Lesson 11　感度・特異度
　解釈が難しい感度・特異度解析
　陽性的中率は検査の理由によってここまで変わる？
　感度・特異度の隠れた個人差
　診断検査ツールを検証する際のチェックポイント
　感度・特異度でよく使われるROC曲線
　あまり使えないROC曲線に代わる統計量

Lesson 12　同等性・非劣性の解析
　同等性を示すにはどのような手続きが必要か
　信頼区間を使って，同等性，非劣性をみてみよう
　信頼区間を用いた症例数の計算方法

Lesson 13　カプランマイヤー曲線
　カプランマイヤー法の活用方法
　累積の生存率とリスク
　中途打ち切りのデータは計算上どう扱うか

索引