発行日：2019年12月20日

人気HP「一番優しい、医薬品開発に必要な統計学の教本」の基本的な部分を書籍化

著　者：吉田　寛輝
判　型：A5判
ページ数：188ページ

【内容紹介】

◆ 統計はむずかしい…
◆ 今あるデータに、どの検定を使えばいいかわからない…
◆ 平均値ぐらいは知っているが、分散とか標準偏差ってなに…


あなたがこの本を開いているということは、もしかしたらこのような悩みをもっているかもしれませんね。
しかし実はこれ、なにを隠そう、数年前まで私自身が悩んでいたことです。

そんな私が、なんの手違いか、統計解析を仕事にするなど夢にも思いませんでした。
しかし数年後、なんとか一人前に仕事ができるようになったころ。
統計に関して、2つのことが理解できたときに、ブレイクスルーが起こりました。以下の2つです。

・ 母集団と標本の関係
・ 統計は誤差の概念が重要

本書では「母集団と標本」、「誤差の概念」の2つを重要視しています。
そのため、極力、数式は排除して解説することを心掛けました。

ぜひとも本書が、統計学の理解を深め、統計学の本質をイメージできるようになるための一助となることを願っています。

「はじめに」より抜粋

【目次】
I 統計の役割
1 統計＝P値なのか
2 データの特徴をつかむ
3 母集団の推定

II 要約統計量
1 連続データ
　A 連続データとは
　B ヒストグラムを作ってみる；図式化
　C 要約；平均値を算出してみる
　D 平均値が使えない場合にはなにを使えば良いのか；中央値
　E 平均値で要約することが適切な状況
　F データがバラつくのであれば、そのバラつき度合いも要約する；分散と標準偏差
　G 正規分布を学ぶ
　H 左右対称の分布ではない場合のバラつきの指標；四分位数と四分位範囲、箱ひげ図
2 カテゴリカルデータ
　A カテゴリカルデータとは
　B カテゴリカルデータの要約法
　C 分割表；カテゴリカルデータが複数の場合
　D 分割表からなにを読み取るのか
　E 分割表から算出される感度と特異度
　F 陽性的中率と陰性的中率

III 統計的推測
1 母集団の推定
　A 標本を何回か抽出してみる
　B 「点」推定ではなく「区間」推定；標準誤差から95％信頼区間へ
　C まずは標準誤差を算出
　D 標準誤差から95％信頼区間へ
　E 95％信頼区間の解釈についての注意点
2 仮説検定
　A 統計的検定では結論は１つだけ？
　B αエラーとβエラー
　C 帰無仮説と対立仮説
　D 検定は手順が重要
　E 片側検定と両側検定
　F パラメトリック検定とノンパラメトリック検定
　G P値とは

IV 計画を立てることの重要性
　A 計画を立てる —どんなデータをとるのか
　B バイアスを避け、精度を確保する
　C バイアスを避ける
　D 精度の確保
　E 抽出法；バイアスを防ぐために必要な3つの方法

V 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
2 なにをしている検定なのか、仮説をみればわかる；帰無仮説と対立仮説
3 T検定
　A T検定はなにを解析する検定手法か
　B パラメトリックな検定
　C T検定における帰無仮説と対立仮説
　D T検定の実際
4 ウィルコクソンの順位和検定
5 χ二乗検定、フィッシャーの直接確率検定
　A χ二乗検定
　B フィッシャーの直接確率検定
6 分散分析

VI 多重性とはなにか
　A 宝くじで学ぶ多重性
　B じゃんけんで学ぶ多重性
　C なぜ多重性が問題なのか
　D 複数回検定しても多重性の問題が発生しない？
　E And なのか Or なのかによって多重性の問題が発生するかどうか異なる
　F 多重性を回避する

VII 生存時間解析
　A 「イベント」という概念
　B さらに重要な概念である「打ち切り」
　C 生存時間解析は、打ち切りを考慮しながらイベントまでの時間を解析できる方法
　D カプランマイヤー曲線

VIII 回帰分析・共分散分析
1 回帰分析
　A 回帰分析とは
　B 最後の「誤差」は何者？
　C どうやってaとbを決めるか；最小二乗法
　D 回帰分析に関する用語の整理
2 共分散分析
　A 共分散分析は、どのような解析手法か
　B 交絡バイアスを思い出そう
　C 共分散分析の式
　D 共分散分析—どちらの影響なのかを解析する
　E 実際の解析でみる共分散分析

IX 相関
　A 相関係数とはー基礎的な知識
　B 相関と回帰分析の違い
　C 相関係数のP値にはどんな意味があるのか