医療系スタッフ・学生のための統計学入門書のロングセラー，待望の改訂です！ 図表を多く使った丁寧な解説，統計手法を選ぶ際の道しるべとなるフローチャートなど，大好評の初版のわかりやすさはそのまま，最新の情報にアップデートしました．読むだけでは理解しづらい内容も，サンプルのExcelデータを使用して実際に解析を練習できるので安心！ 初めての方にも統計学だけでなく，研究の始まりから発表までの流れがわかる1冊です！

【目 次】
統計手法の選び方
データ（変数）にあった統計手法を選ぶためのフローチャート
本書内で扱うサンプルデータ

Ⅰ章 研究を始める前に知っておきたいこと
01 研究のアウトライン
A．はじめに
B．EBM
C．因果関係
D．根拠のレベル
E．疫学や臨床疫学で使われる指標
02 情報収集（文献検索）
A．情報収集の目的
B．情報の種類
C．情報の検索・収集
D．引用文献の利用
03 研究における倫理的配慮
A．なぜ倫理的配慮が必要なのか
B．個人情報保護法
C．人を対象とする生命科学・医学系研究に関する倫理指針
D．インフォームド・コンセント
E．倫理審査
F．個人データの管理
G．利益相反の管理

Ⅱ 章統計手法の基礎について勉強しよう―Excelでできることを中心に―
01 代表値，ばらつき
A．データの種類
B．質的データの記述統計
C．数量データの記述統計
02 記述統計としての相関係数，1次回帰，オッズ比
A．相関
B．回帰
C．オッズ比
D．リスク比
03 統計学的推論（推定と検定）
A．推定と検定
B．統計学的推定（statistical estimation）
C．統計学的検定 （statistical test）
04 平均の差（推定と検定）
A．平均の差における推定
B．平均の差における検定
05 割合の差（推定と検定）
A．1つの母集団の割合
B．2群の割合の差
06 相関係数と1次回帰係数（推定と検定）
A．相関係数
B．1次回帰係数
C．これだけはやってはいけない

Ⅲ章 使えなくても理解できるようにしておこう―生兵法はケガのもと，専門家と組んで解析したい―
01 交絡因子
A．交絡因子とは
B．交絡因子の制御
02 層化解析（マンテル・ヘンツェル法）
A．層化とは
B．マンテル・ヘンツェル法
03 ロジスティック回帰分析
A．ロジスティック回帰分析の概念
B．ロジスティック回帰分析の2つのモデル
04 生存分析
A．カプラン・マイヤー法
B．2群の生存確率関数の差の検定
C．コックス回帰分析
05 分散分析，共分散分析，共分散構造分析
A．分散分析
B．共分散分析
C．共分散構造分析（SEM）
06 因子分析
A．主成分分析
B．因子分析
C．主成分分析と因子分析の違い
07 一致性の検討（カッパ統計量）
A．カッパ統計量の求め方
B．重みづけカッパ統計量の求め方
08 ノンパラメトリック解析
A．マン・ホイットニーのU検定
B．ウィルコクソンの符号つき順位和検定
C．クラスカル・ウォリス検定
D．ノンパラメトリック解析を行う際の留意点

Ⅳ章 研究結果を公表してみよう
01 図表の描き方（グラフ，ヒストグラム，チャート）
A．図と表
B．図
C．表
02 学会発表（演題申し込みから発表まで）
A．どの学会で発表するか
B．演題名を決める
C．共同演者を決める
D．ポスター発表にするか口演発表にするか
E．抄録の作成
F．発表資料の作成
G．予行演習
H．発表そして質疑応答
I．学会発表後に行うべきこと
03 論文投稿（執筆から校正まで）
A．論文の主要部分の構成
B．論文のその他の部分
C．論文の順序
D．著者を誰にするか
E．投稿する雑誌をどれにするか
F．論文完成から投稿まで
G．投稿
H．編集委員会とのやりとり
I．論文採用後の対応
J．論文刊行後

Ⅴ章 専門家との共同研究
専門家と共同研究を行うにはどうすればよいか
A．研究計画の段階から相談する
B．きちんとした仮説をもつ
C．問題の構造を図示する
D．研究に正直であることを心がける
E．データの質に責任をもつ
F．協力してくれた専門家には敬意を払う
G．共同研究してくれる専門家を探す

問題の解答
Excel関数での決まりごと
本書で用いるExcel関数一覧

■COLUMN
タスキギー研究
動物実験の倫理
職員の学術研究のための個人情報ファイル
守秘義務
記名調査と無記名調査
臨床研究法，治験
研究不正
小数点以下の値の取り扱い
常用対数と自然対数
正規分布（normal distribution）
「幾何標準偏差」
等分散かどうか
ピボットテーブル
マクネマー検定
「ライター所持」と「肺がん」の関係
多変量解析のデメリット
正規分布かどうかの判断
コクラン・アーミテージ検定とマンテル検定
自分のバイブルをもとう
文献検索におけるヒットを常に意識する
校正は慎重に
統計パッケージの選択