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1.医学・薬学研究にどうして統計学が必要なの?
2.勉強したはずなのに、多くの人が分からなくなるポイント
2.1 同じデータから異なる結果が得られたら?
2.2 グラフから錯覚を起こさせないために
2.3 統計ソフトの盲目的利用の注意
2.4 統計学的有意差と医学的有意差
3.統計データの取り方
3.1. バラツキとバイアス
3.2. 交絡
3.3. ランダム化
3.4 盲検化
3.5 本項目の誤解しやすい点、注意点の再整理
4.統計データのまとめかた
4.1 データの種類
4.2 度数分布
4.3 平均・標準偏差
4.4 標準誤差
4.5 図示表現(ヒストグラム・箱ひげ図・散布図)
4.6 本項目の誤解しやすい点、注意点の再整理
5.データの評価・比較の方法(推定)
5.1 点推定と区間推定
5.2 信頼区間
5.3 比・率・割合
5.4 リスク比とオッズ比
5.5 本項目の誤解しやすい点、注意点の再整理
6.データの評価・比較の方法(検定)
6.1 帰無仮説・対立仮説
6.2 第1種の過誤・第2種の過誤
6.3 p値
6.4 本項目の誤解しやすい点、注意点の再整理
7.連続する値のデータを評価する
7.1 1標本t検定・2標本t検定
7.2 相関と回帰分析
7.3 重回帰分析
7.4 本項目の誤解しやすい点、注意点の再整理
8.分類したデータを評価する
8.1 カイ二乗検定
8.2 本項目の誤解しやすい点、注意点の再整理
9.2値データを評価する
9.1 ロジスティック回帰分析
9.2 本項目の誤解しやすい点、注意点の再整理
10.イベント発生までの時間を評価する
10.1 Kaplan-Meier法
10.2 log-rank検定
10.3 Cox回帰
10.4 本項目の誤解しやすい点、注意点の再整理