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第0章 創設の目的とその内容 |
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0.1.1 第0章創設の目的 |
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0.1.2 第0章の内容 |
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第1章 生物統計学(biostatistics)と臨床的実践 |
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“科学的な”医療への待望 |
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このような事態は生物統計学とどのような関わりがあるのだろうか? |
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どうして雑誌の統計学的記載内容に頼ってはいけないのか? |
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なぜこのような問題が依然として解消しないのだろうか? |
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第2章 デー夕の要約の方法 |
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平均(mean) |
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バラツキ(variability) |
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正規分布(Normal Distribution) |
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Percentile |
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データの収集 |
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無作為抽出(random sampling) |
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bias(バイアス,偏り) |
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実験的研究と観察的研究(Experiments and observational Studies) |
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無作為化臨床試験(Randomized Crinical Trials) |
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標本から平均値と標準偏差を推定する方法 |
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推定値はどれぐらい正確なのか?(How Good Are These Estimates?) |
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要約(Summary) |
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第3章 群間の差の検定方法 |
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一般的アプローチ |
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2種類の母分散を推定する |
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“大きな”Fとは何か? |
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3つの例 |
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糖尿病の親を持つ子供におけるglucose(ブドウ糖)濃度 |
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開胸心臓手術(open‐heart surgery)におけるhalothane(ハロセン)とmorphine(モルヒネ) |
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長距離走者における月経不順 |
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第4章 2群間比較という特殊な場合:t検定 |
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一般的な接近法 |
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標本値の差または和に関する標準偏差 |
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t統計量を使った2群の検定 |
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2群の例数が異なるときは? |
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実例の再考 |
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t検定は分散分析の一種である |
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t検定でのよくある誤用とその補正の方法 |
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分散分析における群間の差をt検定を使っていかに特定するか |
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多重比較検定への別の接近法:Student‐Newman‐Keuls検定 |
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どの多重比較検定法を使うべきか? |
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1つの対照群に対する多重比較 |
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P値の意味 |
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第5章 率(rate)と割り合い(割合:proportion)の解析法 |
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再度火星人を例に |
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標本から割り合いを推定する |
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割り合いに関する仮説検定 |
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名義データに関する検定に対しての別の接近法:分割表を用いた解析 |
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治療群や結果水準(outcome)数が3つ以上の分割表へのX[2]の応用 |
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Fisherの正確検定(Fisher exact test) |
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名義変数間の関連性の尺度 |
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第6章 “有意でない”の真の意味は? |
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効果的な利尿剤 |
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2種類の過誤 |
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検定の検出力を決める因子は何か? |
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分散分析(analysis of variance)のための検出力と例数 |
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2群での割り合いを比較する場合の検出力と必要例数 |
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relative risk(相対危険度,相対リスク)ならびにodds ratio(オッズ比)に関する検出力と必要例数 |
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分割表(contingency table)に関する検出力と必要例数 |
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検出力を用いるときの実際的な問題 |
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それによりどのような違いが発生するか? |
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第7章 信頼区間 |
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2つの平均の差として計測された処置効果の大きさ |
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有効な利尿剤 |
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“信頼”は何を意味するか? |
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信頼区間は仮説検定にも使うことができる |
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母集団平均に対する信頼区間 |
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2つの率(rate),あるいは割り合い(proportion)の差として測定された処置効果の大きさ |
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率や割り合いに対する信頼区間 |
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relative risk(相対リスク)とodds ratio(オッズ比)に対する信頼区間 |
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母集団全体に対する信頼区間 |
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第8章 傾向性(trend)の検定法 |
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再び火星人について |
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標本からの傾向の推定方法 |
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2つの回帰直線の比較方法 |
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相関と相関係数 |
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Spearmanの順位相関係数 |
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回帰と相関における検出力と例数 |
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同一の試料(sample)を2種類の方法で測定する際の比較:Bland‐Altman法 |
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要約 |
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| 80 |
第9章 被験者に複数回の処置を施す実験 |
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被験者が1つの処置の前後で観察されるような実験:paired t‐test |
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分散分析への他の接近法 |
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被験者が複数の処置を受けた後に観察されるような実験:反復測定分散分析(Repeated‐Measures Analysis of Variance) |
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結果が名義尺度で測定されている場合:McNemar's test |
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第10章 分散分析・t検定に対する順位に基づく代替法 |
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parametric法とnonparametric法の選択法 |
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2群の比較:Mann‐Whltneyの順位和検定 |
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処置の前後での被験者の比較測定:Wilcoxonの符号付き順位検定 |
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異なる被験者から成る3群以上の比較実験:Kruskal‐Wallis法 |
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各被験者が3つ以上の処置を受ける実験:Friedman検定 |
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要約 |
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第11章 生存時間解析法 |
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打ち切りデータ-冥王星(Pluto)にて |
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生存曲線(survival curve)を推定する |
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2つの生存曲線の比較 |
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| 96 |
Gehanの検定(ゲーハンの検定,ジーハンの検定;Gehan'stest) |
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検出力(Power)と例数(サンプル数:Sample size) |
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要約 |
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第12章 データが本当に示すもの |
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いつどの検定を使うのか? |
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無作為化と対照群 |
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| 102 |
肝硬変治療における門脈大静脈吻合術 |
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| 103 |
無作為化によって,結論は確実に正しくなるのか? |
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| 104 |
母集団に関する問題 |
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| 105 |
どのように改善していけばよいか |
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付録A 計算式 |
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| 107 |
統計学的数値表(statistical table)において表に記載された2値の間に該当する数値の補間法 |
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分散(variance) |
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一元配置分散分析(One‐way analysis of variance) |
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対応のないt検定(unpaired ttest) |
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2×2分割表(Yatesの連続修正を含む) |
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| 112 |
直線回帰と相関 |
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| 113 |
繰り返し測定データ(repeated‐measures)の分散分析 |
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| 114 |
Krushka‐Wallis検定 |
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| 115 |
Friedman検定 |
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| 116 |
付録B 検出力曲線 |
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