統計学の標準的な手法を理解し、医学統計の常識を身につけ、さらには統計の誤用、悪用をなくし、統計の正しい利用法をおぼえられるようまとめた医学統計学の入門書である。従来の書とは異なり推定と検定に重点をおき、難しい数式は最小限にとどめ、例題を多数掲載して具体的に解説した。キーワード、記載内容のレベル表示など学習の便宜をはかった。初版以来好評を得てきたが、ＳＡＳに関する記述を補強し、よりいっそう理解しやすい書となるよう改訂した。

1．医学統計の必要性　［LEVEL 1］　1
　　　 1.1　統計学とは　1
　　　 1.2　効果の判定，治療方針の決定　4

2．推定と検定の基礎知識　6
　　　　 2.1　統計資料の種類　［LEVEL 1］　6
　　　 2.2　分布の表示　［LEVEL 1］　7
　　　 2.3　特性値　10
　　　　　 2.3.1　平均値　［LEVEL 1～3］　10
　　　　　 2.3.2　順位を示す特性値　［LEVEL 1］　10
　　　　　 2.3.3　散布度　［LEVEL 2］　11
　　　 2.4　確率分布　［LEVEL 2］　13
　　　　　 2.4.1　正規分布　13
　　　　　 2.4.2　正規分布の性質　15
　　　 2.5　相関と回帰　20
　　　　　 2.5.1　相関係数　［LEVEL 2］　20
　　　　　 2.5.2　順位相関係数　［LEVEL 2］　21
　　　　　 2.5.3　回帰直線　［LEVEL 3］　22

3．推定　24
　　　 3.1　母集団と標本　［LEVEL 2］　24
　　　 3.2　点推定と区間推定　［LEVEL 2］　26
　　　 3.3　母平均の推定　［LEVEL 2］　27
　　　 3.4　母（集団）比率の推定　30
　　　　　 3.4.1　正規分布による近似　［LEVEL 2］　30
　　　　　 3.4.2　F分布から算出する方法　［LEVEL 3］　31
　　　 3.5　母相関係数の推定　32
　　　　　 3.5.1　母相関係数の有意性の検定（ρ＝０の検定）　［LEVEL 2］　32
　　　　　 3.5.2　母相関係数の推定（ρ≠０の場合）　［LEVEL 3］　33

4．検定－概論　35
　　　　 4.1　仮説検定，帰無仮説，対立仮説　［LEVEL 2］　35
　　　 4.2　両側検定，片側検定　［LEVEL 2］　37
　　　 4.3　有意水準，第１種の過誤，第２種の過誤　［LEVEL 2］　37
　　　 4.4　検出力，標本数　［LEVEL 3］　40
　　　　　 4.4.1　母比率の検定に必要な標本数　40
　　　　　 4.4.2　母平均の検定に必要な標本数　41
　　　　　 4.4.3　２つの標本比率の検定に必要な標本数　42
　　　　　 4.4.4　２つの標本平均の検定に必要な標本数　43
　　　　　 4.4.5　標本数nが等しくない場合（n1≠n2）　44

5．検定－各論1　度数と比率の検定　45
　　　　 5.1　度数の検定　45
　　　　　 5.1.1　適合度の検定　［LEVEL 2］　45
　　　　　 5.1.2　独立性の検定　［LEVEL 3］　47
　　　　　 5.1.3　Fisherの直接確率法　［LEVEL 3］　50
　　　　　 5.1.4　McNemarテスト　［LEVEL 3］　53
　　　　　 5.1.5　関連係数　［LEVEL 3］　54
　　　　　 5.1.6　Habermanの残査分析　［LEVEL 4］　55
　　　　　 5.1.7　リスク比とオッズ比　［LEVEL 4］　57
　　　 5.2　母比率の検定　61
　　　　　 5.2.1　２項検定　［LEVEL 2］　62
　　　　　 5.2.2　正規分布に近似する方法　［LEVEL 3］　62
　　　 5.3　独立２標本の比率の検定　［LEVEL 3］　63
　　　 5.4　対応２標本の比率の検定　［LEVEL 3］　65

6．検定－各論2　平均と代表値の検定　67
　　　　 6.1　母平均の検定　［LEVEL 2］　67
　　　　　 6.1.1　母分散が既知の場合の母平均の検定　67
　　　　　 6.1.2　母分散が未知の場合の母平均の検定　69
　　　 6.2　独立２標本の平均値の検定　71
　　　　　 6.2.1　母分散が既知の場合，μ1＝μ2の検定　［LEVEL 2］　71
　　　　　 6.2.2　母分散が未知だが等しい場合，μ1＝μ2の検定　［LEVEL 3］　73
　　　　　 6.2.3　母分散が未知で等しくない場合，μ1＝μ2の検定　［LEVEL 3］　78
　　　 6.3　対応２標本の平均値の検定　［LEVEL 2］　80
　　　 6.4　独立２標本の代表値の検定　［LEVEL 3］　85
　　　　　 6.4.1　中央値検定　86
　　　　　 6.4.2　Mann-WhitneyのU検定　89
　　　　　 6.4.3　Kolmogorov-Smirnovの検定　92
　　　 6.5　対応２標本の代表値の検定　94
　　　　　 6.5.1　符号検定　［LEVEL 2］　95
　　　　　 6.5.2　Wilcoxonの符号付順位検定　［LEVEL 3］　97

7．検定－各論3　相関と回帰における検定　97
　　　　 7.1　母相関係数の検定　［LEVEL 3］　101
　　　 7.2　順位相関係数の検定　［LEVEL 2］　105
　　　　　 7.2.1　Spearmanの順位相関係数rsの検定　105
　　　　　 7.2.2　Kendallの順位相関係数τの検定　107
　　　 7.3　切片の検定　［LEVEL 3］　109
　　　 7.4　傾きの検定　［LEVEL 4］　110
　　　　　 7.4.1　連続量の場合　110
　　　　　 7.4.2　離散量の場合　Mantel-extension法　118
　　　 7.5　偏相関係数の検定　［LEVEL 3］　122
　　　 7.6　重相関係数の検定　［LEVEL 4］　128

8．検定－各論4　対応多標本の検定　131
　　　　 8.1　１元配置分散分析　［LEVEL 3］　131
　　　 8.2　分散の等質性の検定　［LEVEL 3］　138
　　　 8.3　２元配置分散分析　［LEVEL 4］　141
　　　 8.4　ラテン方格法　［LEVEL 4］　147
　　　 8.5　Kruskal-Wallis検定　［LEVEL 4］　150
　　　 8.6　Friedman検定　［LEVEL 4］　153

9．SAS　156
　　　　 9.1　概要　156
　　　　　 9.1.1　SASのインストール　［LEVEL 1］　158
　　　　　 9.1.2　SAS実行　［LEVEL 2］　158
　　　　　 9.1.3　データの確認，または作成（ファイルの確認，または作成）　［LEVEL 2］　160
　　　　　 9.1.4　プログラム作成，結果出力　［LEVEL 2］　162
　　　 9.2　DATAステップ　167
　　　　　 9.2.1　SASプログラミング　［LEVEL 3］　167
　　　　　 9.2.2　DATAステップの流れ　［LEVEL 3］　168
　　　 9.3　PROCステップ　180
　　　　　 9.3.1　1変数の集計，外れ値の検討，CHART，MEANSなど　［LEVEL 3］　180
　　　　　 9.3.2　2変数間の関連　［LEVEL 3］　192
　　　　　 9.3.3　標準的初歩的検定，解析，FREQ，TTEST，NPAR1WAY　［LEVEL 3］　198
　　　　　 9.3.4　対応多標本の検定・ANOVA, GLM, CATMOD　［LEVEL 4］　204
　　　　　 9.3.5　SASにおける重回帰分析とロジスティック回帰分析の実行　［LEVEL 4］　211
　　　 9.4　やや特殊な計算のためのプロシジャ　［LEVEL 3］　216

10．Q&A－統計の正しい利用とEvidence-Based Medicineの発展に向けて　230
　Q１　平均値を求める場合，計算はどの桁まで行えばよいのでしょうか．　230
　Q２　検定を行う前に考えておかねばならないことは何ですか．　231
　Q３　データをまとめる際には　平均値±標準偏差　で表現すればよいのでしょうか．　238
　Q４　標準偏差（SD）と平均の標準誤差（SEM）の違いは何ですか．
　　　　 また，どのように使い分ければよいのでしょうか．　239
　Q５　比，比率で表現するとどんなメリットがありますか．
　　　　 その時注意しなければいけないのはどんな点ですか．　240
　Q６　どんな検定法により検定を行えばよいのですか．　242
　Q７　データが集まったのですがどの統計手法を用いるとよいでしょうか．　248
　Q８　正規分布に基づくパラメトリック検定は，
　　　　 データが正規分布していないと利用できないのですか．　249
　Q９　検定法により結果に差がある場合はどうしたらよいのですか．　250
　Q10　統計的有意性は本当に意味がありますか．また，その逆はどうなるのでしょう．　250
　Q11　対象を変えた複数の調査・実験でまったく逆の結論が出た場合，
　　　　 どう解釈したらよいのでしょう．　251
　Q12　予後の生命表解析とか，Kaplan-Meier法とはどんなものなのですか．
　　　　 使用する時の注意もお願いします．　253
　Q13　重回帰分析を行った結果，回帰係数が予想される係数と異符号の結果が得られ
　　　　 た場合にはどのようにすればよいでしょうか．　257
　Q14　臨床試験を行う時どんな点に注意して実施すればよい研究ができますか．　258
　Q15　臨床試験のプロトコールを作成した時どのような点に注意してチェックすれば
　　　　 完全，またはそれに近いプロトコールができますか．　263
　Q16　臨床試験で用意する文書・データ書式にはどんなものがありますか．　264
　Q17　治療シェーマとは何でしょうか．　265
　Q18　急送報告では何を報告すべきでしょうか．　265
　Q19　モニタリングや中間解析は何のために行うのですか．　266
　Q20　ITT（intention-to-treat）解析とprotocol compatible解析の違いを例を挙げて
　　　　 説明してください．　266
　Q21　Evidence-Based Medicineとはどのようなものですか．　267
　Q22　臨床医としてEBMを正しく理解し，実践するためには，
　　　　 どのような点に注意すればよいですか．　268
　Q23　EBMをテーラーメード医療に結びつけるには，
　　　　 臨床医は何をすべきでしょうか．　270
　Q24　大規模研究は，臨床医の薬剤選択，いわゆる「さじ加減」を手助けするもの
　　　　 として非常に有意義ですが，具体的な話として，糖尿病治療薬の選択の時，
　　　　 大規模研究の役割，効能を説明してください．　272
　Q25　インターネットをEBMに利用する際，どのようなことに注意したらよいですか．
　　　　 また，検索方法はどのようにしたらよいでしょうか．　273
　Q26　サーチエンジンとはどのようなものですか．
　　　　 また，使用法はどのようにしたらよいでしょうか．　276
　Q27　標本数算定の際の，臨床試験上の意味づけを教えて下さい．　278

　　［付録］

　付表１　対数表　280
　付表２　二乗表　282
　付表３　標準正規分布表　284
　付表４　Poisson分布表　285
　付表５　t分布表　286
　付表６　χ2表　287
　付表７　z変換表　288
　付表８　F分布表　290
　付表９　Wilcoxon符号付順位検定表　292
　付表10　Mann-Whitney U検定表　293
　付表11　２標本Kolmogorov-Smirnov検定表（D）　297
　付表12　Spearman順位相関係数検定表　297
　付表13　Kendall順位相関係数検定表　298
　付表14　Kruskal-Wallis検定表　299
　付表15　Friedman検定表　300
　付表16　歪度・尖度検定表　302

　　［索引］　　303