詳細目次
第1部 基本編
第1章 集団を対象にするときの考え方の基本
1.1 集団の様子が知りたいのです
1.2 ランダムに対象者を選びましょう
1.3 ランダムに対象者を選べません
1.4 例題で考えてみよう
1.5 おわりに
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第2章 データの尺度
2.1 データには種類があります
2.2 各尺度が持つ情報の量は違います
2.3 おわりに
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第3章 集団の様子を表現します（記述統計）
3.1 記述統計手法
3.2 1項目についての把握
3.3 2項目間の関連性を把握
3.4 おわりに
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第4章 集団の様子を推測します（推測統計）
4.1 推測統計手法
4.2 推定
4.3 検定
4.4 推定と検定の関係
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第2部 因果推論編
第5章 因果推論の基本
5.1 演繹と帰納
5.2 カウンターファクチュアルモデル
5.3 ランダム化比較研究
5.4 エビデンス
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第6章 研究のデザイン（データの集め方）
6.1 研究の分類
6.2 いろいろな研究デザイン
6.3 おわりに
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第7章 研究のデザインと因果の指標
7.1 用語の定義
7.2 ランダム化比較研究・コホート研究
7.3 ケース・コントロール研究
7.4 ケース・コホート研究
7.5 まとめ
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第8章 バイアス
8.1 研究結果のずれ
8.2 交絡バイアス
8.3 おわりに
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第3部 実践・発展編
第9章 研究計画とデータ管理
9.1 研究計画
9.2 データ管理
9.3 おわりに
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第10章 データ分析と結果の公表
10.1 データ分析の大まかな流れ
10.2 検定手法の使い分け
10.3 各種検定手法の紹介
10.4 おわりに
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第11章 検定に関するいろいろな問題
11.1 両側検定、片側検定
11.2 帰無仮説は支持できません
11.3 同等性、非劣性を示す検定
11.4 第1種の過誤
11.5 多重性の問題
11.6 第2種の過誤、検出力、必要症例数
11.7 おわりに
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第12章 中心極限定理
12.1 中心極限定理
12.2 区間推定
12.3 区間推定と検定の関係
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第13章 発生率と生存時間分析
13.1 発生率
13.2 カプラン・マイヤー（Kaplan-Meier）法
13.3 検定による比較
13.4 おわりに
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