内容紹介
実例に基づいた例題とわかりやすい図,丁寧な解説で効率よく学習!
医療でも統計は、研究、実験、学術誌投稿、臨床など様々なシーンで活用されていますが、多くの方は高価な統計ソフトを使いこなせていないのが現状です。本書では、最も普及している「MS-Excel」を利用して、初心者でもすぐに解析できるように、実例に基づいた実用的手法をやさしく丁寧に解説しています。
このような方におすすめ
○医学部の学生
○研修医,医師
目次
主要目次
第1章 統計をはじめる前に
第2章 分析の準備
第3章 2つの代表値(平均値・中央値)の比較
第4章 3つ以上のデータの差を比較する
第5章 比率の差を比較する(クロス集計)
第6章 2つのデータの関連性をみる(相関と回帰)
第7章 多次元データを比較する(多変量解析)
第8章 イベント・ヒストリー分析:生存時間(率)
付録A 本書で使用した統計分析用Excel関数一覧
付録B フリーオンラインソフトの使用方法
付録C 本書で使用した主な統計用語
詳細目次
第1章 統計をはじめる前に
第2章 分析の準備
1.データレコードの作成
2.データの特徴を知る ~データの分布とバラツキ~
第3章 2つの代表値(平均値・中央値)の比較
1.ヒストグラムを作成する
2.代表値を比較するとは?
3.2つの代表値を比較する ~独立2標本の有意差検定(推定)~
・基本統計量の記載方法
・ウイルコックスンの順位和検定の方法
①Excelで検定統計量を求める
②検定結果をグラフにまとめる
・ウエルチのT検定の方法
【例題1】痩せと肥満の中性脂肪(TG)の比較
①Excelで検定統計量を求める
②検定結果をグラフにまとめる
4.2つのデータの差を比較する ~対応する2標本の有意差検定~
・ウイルコックンの符号順位検定の方法
【例題2】食事運動療法と血圧の比較
①Excelで検定統計量を求める
②検定結果をグラフにまとめる
・対応のあるT検定の方法
【例題3】食事運動療法とBMIの比較
①Excelで検定統計量を求める
②検定結果をグラフにまとめる
5.まとめ
第4章 3つ以上のデータの差を比較する
1.ホルム-ボンフェローニによる方法
【例題4】血中コレステロール改善剤投与の効果
①Excelで検定統計量を求める
②検定結果をグラフにまとめる
2.チューキのHSDによる方法
【例題5】血中コレステロール改善剤投与の効果
①Excelで検定統計量を求める
3.一元配置分散分析(one way ANOVA)
①Excelによる分散分析の方法
4.クラスカル・ウォーリス(Kuraskal-Wallis)による分散分析
①Excelによる分散分析の方法
5.まとめ
第5章 比率の差を比較する(クロス集計)
1.後ろ向き研究(Case-Control study)
・分割表形式による分析
【例題6】分割表のためのダミー変数を作る
【例題7】性別とコレステロール
①Excelによる正規分布近似の方法
②Excelによるフィッシャーの直接確率計算の方法
③Excelによるオッズ比(Odd ratio)の計算
【例題8】年代別の血中コレステロール値の比較
①3つ以上の比率の差を比較する ~カイ二乗検定~
②3つ以上の比率の差の組合せ ~多重比較~
③検定結果をグラフにまとめる
2.前向き研究(Cohort study)
①相対危険度(リスク比)の求め方
【例題9】アスベスト暴露と胸部レントゲン(Xp)所見(仮想)
3.スクリーニングにおける2×2分割表 ~効果指標~
【例題10】定期健診での所見の配置(仮想)
4.知っておきたい衛生・疫学の指標
・粗死亡率と訂正死亡率
【例題11】年齢階級別死亡率と訂正死亡率
5.まとめ
第6章 2つのデータの関連性をみる(相関と回帰)
1.相関関係とは
【例題12】GOTとGPTの相関散布図
2.予測のための線形回帰モデル
・回帰分析に必要な統計的記述について ~検定と推定~
・95%信頼区間の描画
・相関散布図95%信頼楕円の描画
3.正規分布にこだわらない相関分析 ~スピアマンの順位相関~
4.臨床検査で大切な検量線
5.臨床検査を検査するとは ~精度管理~
【例題13】L-J:Levey-Jennings Chart作成
【例題14】X-R管理図の作成
①相関関係を利用した方法(双値法:Youdel plot)
6.まとめ
第7章 多次元データを比較する(多変量解析)
1.目的とするデータを複数のデータで説明(予測)する ~重回帰分析~
【例題15】スギ花粉飛散数と気温
①Excel関数式による方法
・説明変数の選択
・説明変数の相関関係,多重共線性を知る
2.2つの要因による分析 ~二元配置分散分析~
【例題16】コレステロール改善剤の効果(欠損なし)
【例題17】コレステロール改善剤の効果(欠損あり)
3.2値データを複数のデータで説明する ~ロジスティック回帰分析~
【例題18】イベント発生の予測モデルに関する仮想データ
・要因ごとの統計量を記述する ~単変量解析~
・最適なイベント・モデルの構築 ~多変量解析~
・ROC曲線で当てはめのよさをみる
・統計における2つの過誤(第1種と第2種の過誤)とは
4.データを2群にわける ~判別分析~
【例題19】腎障害患者を2群にわける
5.データをグループにわける ~クラスター分析~
【例題20】スギ花粉飛散数と関連した気象条件
・ユークリッド距離の計算
6.データ情報(特徴)を要約する ~主成分分析~
【例題21】気管支喘息患者の臨床検査成績
7.まとめ
第8章 イベント・ヒストリー分析:生存時間(率)
1.カプラン・マイヤー法(Kaplan-Meier method)の計算
【例題22】小標本を仮想した観察期間中のイベント(生存と死亡)
【例題23】生存率曲線の作成
【例題24】Kaplan-Maier法によるLogrank test
2.コックス比例ハザード・モデル(Cox proportional hazard model)
・コックス回帰モデルの使用例(1)
・コックス回帰モデルの使用例(2)
3.まとめ
付録A 本書で使用した統計分析用Excel関数一覧
付録B フリーオンラインソフトの使用方法
付録C 本書で使用した主な統計用語
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