1　データの種類
　連続データ、カテゴリーデータ
　はじめに
　1-1　統計に出てくる言葉を理解しよう
　　　　　●Variable（変数）
　　　　　●Variableのタイプ
　1-2　得られたデータはそのまま使用するのか？
　　　　　●エラーを見つける
　　　　　●適切な統計解析方法を選択する
　1-3　データをまとめてみよう
　　　　　●Central tendencyの測定
　　　　　●Variance（ばらつき、分散）
　1-4　BMI 30の俺って太っているのかな？
　　　　　●Z score
　1-5　BMI 19から26に入る人は何％でしょうか？
　1-6　標準誤差って何？
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2　統計解析の原理　P値って何？
　　　　　●よくある例題
　2-1　サンプルの選び方
　　　　　●ランダムに選ぶ方法
　　　　　●非ランダムに選ぶ方法
　　　　　●非ランダム化の問題点
　2-2　偶然かどうかの確認
　　　　　●P valueとは？
　　　　　●P＝0.05のルール
　　　　　●type?エラー（αエラー）
　　　　　●type?エラー（βエラー）
　2-3　Testing Hypotheses about a Single Group

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3　連続データの比較
　A群とB群の平均値に差があるのか？
　3-1　Unpaired t test
　　　　　●Unpaired t testのassumption
　　　　　●Non-parametric testは何を見ているのか？
　3-2　Paired t test
　　　　　●Paired t testのassumption
　3-3　3グループ以上での多群間比較
　　　　　●ANOVAのassumption
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4　カテゴリカルデータの比較
　A群とB群の喫煙者の割合に差があるか？
　4-1　Chi-square test
　4-2　Relative risk, odds ratio
　4-3　McNemar Chi-Squared Test
　　　　　●3群以上の場合
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5　生存解析　カプランマイヤー解析
　5-1　Incidence Density Method
　5-2　Life Table（Actuarial Method）
　5-3　Kaplan-Meier（Product-Limit Method）
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6　サンプルサイズ
　統計に必要な検体数を求める
　6-1　One-Sample Mean
　6-2　Two-Samples Mean
　6-3　One-sample Proportion
　6-4　Two-Samples Proportion
　6-5　Sample Size for a Difference in Time-to-Event Data
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7　回帰分析　相関、回帰分析
　7-1　男性の平均年齢から女性の平均年齢を予測できる
　7-2　The Coefficient of Determination（R▲2▲）
　　　　　●どのような場合に回帰分析を使用できるか
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8　交絡と相互作用
　8-1　Confounding factor
　8-2　Mediator
　8-3　Interaction
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索引