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今日から使える医療統計 第2版【電子版】

新谷 歩 (著)

出版社
医学書院
電子版ISBN
978-4-260-65758-7
電子版発売日
2025/01/27
ページ数
248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:¥3,740 (本体¥3,400+税10%)

印刷版ISBN
978-4-260-05758-5
印刷版発行年月
2024/12
ご利用方法
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同時使用端末数
3
対応OS
iOS最新の2世代前まで / Android最新の2世代前まで
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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

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概要

進化する統計手法を実践的に学ぶための決定版、待望の第2版!

臨床研究から論文抄読まで、医療統計の広範な知識を深める信頼の一冊が待望の改訂! 「医療統計は難しい」と感じる方向けに、よくある疑問や陥りやすいピットフォールに丁寧に答え、確実な理解へと導く。数式をできる限り避けた実例を豊富に取り入れ、手順を明快に解説。改訂版では新しい統計手法にも対応し、今の時代に即した知識が身につく。医療統計を実践的なツールとして活用したい方に必携の書!

目次

Lesson 1 統計の基礎知識──統計って何だろう
 Excelを使ってデータセットを作成してみよう
 データを記述してみよう
 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?
 正規分布を取らない歪んだデータの記述の仕方
 標準誤差はデータの記述ではなく,統計的な推測に用いられる
 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? ミラクルが起こる確率
 信頼区間とP値
 標準偏差と標準誤差,信頼区間,どれを使うか?

Lesson 2 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,非劣性を見てみよう
 非劣性マージンをどう決めるか
 信頼区間を用いた症例数の計算方法

Lesson 3 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 4 単変量統計検定の選び方
 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 5 リスク比,オッズ比,レート
 リスクでは発生率を用いる
 割合とレート
 比なのか差なのか
 割合とオッズ
 オッズ比はリスク比に比べて必ず1より離れた値を取る
 そもそもなぜオッズ比なのか?

Lesson 6 生存時間解析
 カプランマイヤー曲線の活用方法
 累積生存率とリスク
 打ち切りのデータは計算上どう扱うか
 カプランマイヤー曲線で用いるパラメータ
 ハザードとは何か
 比例ハザード性とは何か

Lesson 7 交絡と多変量解析
 見せかけの相関
 リンゴとミカンを比べない交絡のコンセプト
 回帰分析手法の選択の仕方
 回帰分析で調整する説明変数はどう選ぶか?
 交絡除去に対応できる症例数の確保を

Lesson 8 交絡と傾向スコア
 疑似無作為化とは
 傾向スコア逆確率重み法

Lesson 9 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出る
 研究を始める前に知っておいてほしいこと──解析プランはデータを見ずにすべて立てておく
 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──EZR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 10 多重検定
 ボンフェローニの呪い
 見過ぎによる出過ぎ?
 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方は?

Lesson 11 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 12 無作為化比較試験(RCT)におけるデータ解析
 患者背景表にP値は必要か?
 無作為化の本当の意味──全体的なバランスをみる
 アウトカムのベースライン値は調整すべき?

Lesson 13 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

Lesson 14 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?
 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 15 回帰分析のメカニズム
 線形回帰とは
 スチューデントのt検定は,説明変数が2値のカテゴリー変数の線形回帰と同じ
 ピアソンの相関検定は,説明変数が連続変数の線形回帰と同じ
 分散分析は,説明変数が3値以上のカテゴリー変数の場合の線形回帰と同じ
 回帰分析では,説明変数を複数考慮できる(多変量解析)

Lesson 16 欠損値の問題
 データの欠損は情報エラーを引き起こす
 情報エラーは起こってもバイアスにならなければOK
 情報エラーは比較群間で偏らなければバイアスにはならない
 多変量解析による欠損値の問題
 データの欠損から起こる選択バイアス
 そもそも実臨床データを用いた研究で欠損のないデータを入力するのは無理
 欠損の3つのパターン

Lesson 17 繰り返し計測したデータの解析
 個体間のデータのバラつきと個体内のデータのバラつき
 固定効果モデルと混合効果モデル

Lesson 18 統計学の新たな手法──P値を用いないベイズ法
 ベイズ法を用いた検査前後の確率のアップデート
 頻度法を用いた確率計算
 ベイズ法を用いた臨床研究事例

YouTube動画リスト

索引

コラム
 確率が事実に変わる瞬間
 紅茶を飲み分ける女性
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 米国のシラミ騒動で実感したデータの関連と確率
 司法における1型エラーと2型エラー
 P値至上主義を撲滅すべき
 ゲートキーピング法
 新型コロナウイルス感染症ワクチン開発で用いられたベイズ法