第１章　論文を読むために
1-1. 研究で用いられる専門用語を理解しよう
＜コラム＞事実はすべてにあてはまるわけではない
＜コラム＞探索的試験と検証的試験
＜コラム＞前向き研究は後ろ向き研究よりも質の高い研究？
＜コラム＞複数の仮説を主要評価項目に設定してはいけないの？
＜コラム＞迷ったら両側検定？
＜コラム＞危険率p値だけで研究の成否が決まるわけではない
＜コラム＞生成型AIの誤った回答
1-2. 研究モデルを把握する
＜コラム＞臨床研究の場で用いられる「介入」とは？
＜コラム＞最小化法のしくみ
＜コラム＞優位性・非劣性に関する表現上の注意点
1-3. 研究対象の背景を把握する
1-4. 主要評価項目の解析結果を把握する
＜コラム＞代表値とは
1-5. 研究結果を適切に評価する
1-6. 交絡因子を評価・調整する
予後因子と予測因子
第２章　研究を始めるために
2-1. 研究計画書
＜コラム＞臨床研究における「不適合」とは
＜コラム＞臨床研究における観察研究の位置付け
2-2. 統計解析計画書
2-3. 統計解析報告書
2-4. 研究仮説に相応しいデータの取扱い
＜コラム＞汎データの情報量
2-5. 欠測値や外れ値の取り扱い
＜コラム＞汎用の統計解析アプリケーションを利用するのが現実的
2-6. 仮説検証に相応しい統計手法を選択する
＜コラム＞箱ひげ図（boxplot）ルールによる外れ値の判定
2-7. 仮説検証に必要なデータ数
2-8. 中間解析の取扱を決める
＜コラム＞多重性を考慮する必要は？
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第３章　研究結果を伝えるために
3-1. 収集したデータの取扱い（研究倫理）
＜コラム＞後日の検証に備える
3-2. 患者背景に偏りがないことを示す
3-3. 研究モデルに応じて図表を作成する
＜コラム＞「n=30」ルールとは
3-4. 疑似相関の影響を評価する
3-5. データの特徴に応じた統計手法を選択する
3-6. 結果を見てから仮説を作成（変更）しない
3-7. 判別予測モデルを利用する
＜コラム＞ブラックボックスモデルを理解する
第４章　統計ソフトを用いた解析手順と評価
4-1. JMP での計算手順
4-2. 一変量の分布を把握する
4-3. 二要因の関係を検討する
＜コラム＞リスク比とオッズ比の違い
4-4. ２変量／多変量の関係を検討する
＜コラム＞有害事象・副作用・副反応
4-5. 傾向スコアマッチングを利用する
4-6. 交絡・関連する因子を探し出す
＜コラム＞層別解析とサブグループ解析
4-7. 生存期間を分析する
＜コラム＞ステップワイズ変数選択
4-8. 判別予測モデルを作成する
＜コラム＞感度と再現率
＜コラム＞サンプルサイズ計算と検出力計算
4-9. メタ解析を理解する
＜コラム＞PRISMAガイドラインとは
4-10. 標本サイズを算出する
INDEX