紙 -- バイオ統 シリーズ 刊 にあたって -- まえがき -- データのダウンロード -- 目次 -- 第1章 データ 析の基本 -- 1.1 さまざまな 答 -- 1.1.1 A君の 析 -- 1.1.2 B君の 析 -- 1.1.3 C君の 析 -- 1.1.4 D君の 析 -- 1.2 大きく いちがったレポート -- 1.3 いちがいの原因 -- 1.3.1 A君と他の3君との相 -- 1.3.2 B君とC君の相 -- 1.3.3 B C両君とD君との相 -- 1.4 バイオ統 家の 析 -- 1.4.1 データ 析の基本 -- 1.4.2 箱ひげ図 -- 1.4.3 統 的検定 -- 1.4.4 散布図 -- 1.5 交互作用 をもつ 回帰モデル -- 第2章 平均への回帰 -- 2.1 平均への回帰とは -- 2.2 平均への回帰の 整 -- 2.2.1 Ȳ−X̄のバイアス -- 2.2.2 平均への回帰の 整法 -- 2.3 2.1の 析 -- 2.3.1 データの吟味 -- 2.3.2 平均への回帰の吟味 -- 2.3.3 平均への回帰の影 整 第一の方法 -- 2.3.4 平均への回帰の影 整 第二の方法 -- 2.3.5 平均への回帰の影 整 第三の方法 -- 2.3.6 2.1 データの 析のまとめ -- 第3章 対照群をもつ経時データの 析 -- 3.1 なぜこのような手が んだデザインが必 なのか -- 3.2 第一の 析法 -- 3.2.1 モデルの構築 -- 3.2.2 析法 -- 3.2.3 3.1データの 析 -- 3.2.4 結果の -- 3.3 第二の 析法 -- 3.3.1 混合効果モデルの構築 -- 3.3.2 混合効果モデル -- 3.4 混合効果モデルによる 析 -- 3.4.1 データの 析 -- 3.5 第一の方法と第二の方法 どちらがよいか -- 第4章 対応がない経時データの 析 -- 4.1 同等性の判定 -- 4.1.1 え方 -- 4.1.2 基本方 -- 4.1.3 データの 析 -- 4.1.4 SASのプログラム -- 4.1.5 アウトプット -- 4.2 優 性の検定 -- 4.2.1 え方 -- 4.2.2 データの吟味 -- 4.2.3 混合効果モデル -- 4.2.4 データの 析 -- 4.2.5 SASのプログラム -- 4.2.6 アウトプット -- 第5章 施 差の 整 -- 5.1 施 差を無 すると る -- 5.2 施 差の検 はどのようにして うか -- 5.2.1 プラセボ群だけに注目 -- 5.2.2 プラセボ群と 群の両 に注目 -- 5.2.3 どの施 が原因で施 差が生じたか -- 5.2.4 JMPを使ってカイ二乗検定を う方法 -- 5.3 Mantel-Haenszel法による施 差の 整 -- 5.3.1 Mantel-Haenszel法 -- 5.3.2 5.1のデータへの 用 -- 5.4 ロジスティックモデルによる施 差の 整 -- 5.4.1 ダミー変数の与え方を変えると 析結果が変わる -- 5.5 有効率の差へのこだわり -- 5.5.1 劣性仮 の検定 -- 5.5.2 劣性仮 の検定 Y-T-H法 -- 5.5.3 ロ |