例題・問題を解きながら学ぶ医療・生物統計学入門　医療系教育モデル・コアカリキュラム対応：データ解析と統計手法

医療、生命科学とデータサイエンスの基礎となる記述統計、推測統計を関連知識や具体的事例を丁寧に踏まえながらわかりやすく懇切丁寧に徹底解説。

収集したデータを統計学的にどのように処理すればよいのか。データサイエンス分野はもとより医療、生命科学分野でも基本的教養である確率統計の基本、データの整理（記述統計学）を押さえたうえで確率的なものの見方、確率変数とその分布など基礎的知識に基づき、統計的推測（推定と検定）の原理と方法を学ぶ。初心者が間違えやすいところや、知りたいところを的確に説明し、高校数学と大学数学をしっかりとつなぐ授業の経験から蓄積された工夫を凝らした初年次・共通教育向けの優れたテキスト。


※本書を読み進めるなかで「統計的有意差」は簡単に得られるという印象を持たれるかもしれません……しかしながら，ソフトウェアにデータを入力し， 出力される数値のなかで， 有意確率が5％を下回るかどうかだけが重視されてきたことで， 科学的意義のないエビデンスも世の中にあふれています．この状況を憂いて， アメリカ統計学会が声明を発表し，「統計的有意性」の概念を放棄すべきだと呼びかけています。これらの声明文をふまえて， 自分で考えるためにはまず， 世間に流布した論証プロセスの全体像を知る必要があります．そして， 統計量の点推定値だけではなく，信頼区間も含めて自在に操れるようになって初めて，「統計的有意性」の危険性も理解できるでしょう.



著者紹介

寺本　敬（てらもと　たかし）
2001年 慶應義塾大学大学院 理工学研究科 博士課程修了
現在 京都女子大学 データサイエンス学部 教授
博士 （理学）

目次

第I部　記述統計と確率論

第1章　データの整理

1.1 統計学とは
1.2 度数分布とヒストグラム
1.3 回帰直線と相関係数
1.4 生存率曲線

第2章 確率分布

2.1 条件つき確率とベイズの定理
2.2 離散変数の確率分布
2.3 連続変数の確率分布
2.4 期待値と分散
2.5 χ2 分布， t 分布， F 分布

第II部　推測統計

第3章　統計的有意性と区間推定

3.1 母集団と標本
3.2 点推定と区間推定

第4章　統計的仮説検定

4.1 統計的仮説検定の考え方
4.2 母平均・母分散の検定
4.3 独立2 群の母平均の差の検定
4.4 一元配置分散分析

第5章　分割表の検定

5.1 χ2 検定
5.2 リスク比とオッズ比
5.3 生存率解析
5.4 母比率の区間推定と検定

索引
参考文献

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