難しいと思っていた統計の基本がこれならわかる！P値やT検定，回帰分析って結局何を意味するの？ややこしい数式は考えず，身近な例と図表で解説．統計をイメージで捉えられるから，すんなり理解できる．学会発表・臨床研究，論文解釈に必須の知識が身につく．YouTubeやブログの解説がわかりやすいと好評の医療統計家による医師・医療スタッフのための入門書．

【目 次】
初版の序
　　
第1章　統計の役割
　1． 統計を使えるようになるには？
　　1）「知っている」状態と「使える」状態は異なる
　　2）統計に必要な3つの力
　2．統計＝P値と思っていませんか？
　　1）統計＝ P値という間違った理解
　　2）「統計」の本当の意味
　3．役割① データの特徴をつかむ
　　1）特徴をつかむには，要約統計量とグラフを使う
　4．役割② 母集団の推定
　　1）母集団と標本
　　2）臨床研究における母集団と標本
　　3）母集団と標本の関係を理解すると，論文の読みかたが変わる
　章末問題
　　
第2章　要約統計量
　1．連続データ
　　1）データにも種類がある
　　2）連続データとは
　　3）図式化：ヒストグラムをつくってみる
　　4）要約：平均値を算出してみる
　　5）外れ値がある場合はどうするか?：中央値の算出
　　6）平均値で要約することが適切な状況
　　7）バラつき度合いも要約する：分散と標準偏差
　　8）正規分布とは
　　9）左右対称の分布ではない場合のバラつきの指標：四分位範囲と箱ひげ図
　　10）正規分布に近づける：対数変換と幾何平均
　2．カテゴリカルデータ
　　1）カテゴリカルデータとは
　　2）カテゴリカルデータの要約法
　　3）分割表：複数のカテゴリカルデータの関係を分析する
　　4）分割表から算出される感度と特異度
　　5）陽性的中率と陰性的中率
　章末問題
　　
第3章　統計的推測
　1．母集団の推定
　　1）標本をいくつか抽出してみる
　　2）「点」推定ではなく，「区間」推定をする
　　3）95％信頼区間とは
　　4）95％信頼区間の注意点
　2．仮説検定
　　1）統計的検定の結論は，必ず二択
　　2）統計的検定で重要なこととは？
　　3）αエラーとβエラー
　　4）帰無仮説と対立仮説
　　5）検定は手順が重要
　　6）片側検定と両側検定
　　7）パラメトリック検定とノンパラメトリック検定
　3．P値
　　1）P値とは
　　2）T統計量で学ぶ，P値に影響を及ぼす要素
　　3）統計的に有意な差と，臨床的に意味のある差は区別する
　　4）検証的なP値と名目上のP値とは
　章末問題
　　
第4章　計画を立てる
　1．計画の重要性：バイアスと精度
　　1）計画を立てる
　　2）バイアスを避け，精度を確保する
　　3）バイアスを避ける
　　4）精度の確保
　2．バイアスを防ぐ方法
　　1）ランダム抽出：対象のデータをランダムに集める
　　2）ランダム割付：集めたサンプルをランダムに群に割付ける
　　3）盲検化：割付けた群をわからないようにする
　章末問題
　　
第5章　さまざまな検定を理解する
　1．検定を選択する際のポイント
　　1）対応の有無
　　2）アウトカム
　　3）正規性とは
　　4）群の数
　2．なにを比較している検定か把握する：帰無仮説と対立仮説
　　1）T検定はなにを比較しているか？
　　2）分散分析はなにを比較しているか？
　3．T検定
　　1）なにを解析する検定か？
　　2）パラメトリック検定
　　3）帰無仮説と対立仮説
　　4）T検定の手順
　　5）自由度について
　4．ウィルコクソンの順位和検定
　　1）なにを解析する検定か？
　　2）パラメトリックとノンパラメトリックの違いを復習
　　3）帰無仮説と対立仮説
　　4）なぜ“順位”なのか
　　5）名前は違うが同じ検定：マンホイットニーのU検定
　5．χ二乗検定，フィッシャーの直接確率検定
　　1）χ二乗検定とは
　　2）χ二乗検定の帰無仮説と対立仮説
　　3）χ二乗検定の手順
　　4）フィッシャーの直接確率検定とは
　6．分散分析
　　1）なにを解析する検定か？
　　2）帰無仮説と対立仮説
　　3）分散分析表の見かた
　　4）一元配置や二元配置とはなにか？
　　5）分散分析の後に，多重比較をする意味
　章末問題
　　
第6章　多重性の問題
　1．多重性とはなにか? なぜ問題なのか？
　　1）宝くじで学ぶ多重性
　　2）じゃんけんで学ぶ多重性
　　3）なぜ多重性が問題なのか
　2．多重性を回避するには?
　　1）複数回検定しても多重性の問題が発生しない？
　　2）多重性を回避することはできる？
　　3）いつも多重性を厳密に回避すべき？
　章末問題
　　
第7章　生存時間解析
　1．生存時間解析とは
　　1）「イベント」という概念
　　2）「打ち切り」という概念
　　3）どのような場合に，生存時間解析を使うか？
　2．カプランマイヤー曲線
　　1）カプランマイヤー曲線とは
　　2）どこがイベントで，どこが打ち切り？
　　3）カプランマイヤー曲線から，さらに読み取れることとは
　章末問題
　　
第8章　回帰分析
　1．回帰分析とは
　　1）回帰分析とは
　　2）最後の誤差は何者か？
　　3）どうやってa とb を決めるか：最小二乗法
　　4）回帰分析に関する用語の整理
　2．共分散分析
　　1）共分散分析はどのような解析手法か
　　2）交絡バイアスを思い出そう
　　3）共分散分析の式～どちらの影響なのかを解析する
　　4）交絡因子を調整し，比較してみる
　　5）なぜ結果の違いが出てくるのか
　3．ロジスティック回帰分析
　　1）ロジスティック回帰分析はどのようなときに使うか？
　　2）ロジスティック回帰分析はどのような解析手法か？
　　3）結果の解釈のしかた
　4．Cox比例ハザードモデル
　　1）Cox比例ハザードモデルはどのようなときに使うか？
　　2）Cox比例ハザードモデルの解析手法と結果の解釈
　章末問題
　　
第9章　相関
　1．相関係数とは
　　1）相関係数とは
　　2）相関と回帰分析の違い
　　3）相関係数のP値にはどんな意味があるのか
　2．ピアソンの相関係数とスピアマンの相関係数
　　1）相関係数はなにを使うか？
　　2）線形関係，単調な関係とは？
　章末問題