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医療・臨床データチュートリアル : 医療・臨床データの解析事例集 / / 柳川堯著
| 医療・臨床データチュートリアル : 医療・臨床データの解析事例集 / / 柳川堯著 |
| Autore | 堯 柳川 |
| Pubbl/distr/stampa | 東京, : 近代科学社, 2014.9 |
| Descrizione fisica | オンライン資料1件 |
| Collana | バイオ統計シリーズ |
| Soggetto topico |
医学統計
医学統計 -- データ処理 |
| ISBN | 4-7649-7051-1 |
| Classificazione | 490.19 |
| Formato | Materiale a stampa  |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | jpn |
| Nota di contenuto |
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 ロジスティックモデルを利用する方法 -- 5.5.4 体 群 差を 整した 劣性の検 法 -- 5.5.5 信 区 の構成法 -- 5.6 って使われている信 区 法 -- 第6章 生活習慣病 因子の特定 -- 6.1 析の基本方 -- 6.1.1 基本方 -- 6.1.2 なぜ 性が低い 明変数を ばなければならないのか -- 6.2 基本統 -- 6.3 ロジスティック単回帰分析 -- 6.4 グラフィカルモデリング -- 6.4.1 第二次候 明変数の事前 択 -- 6.4.2 第二次候 明変数 -- 6.4.3 第三次候 明変数の 択 -- 6.4.4 第四次候 明変数 -- 6.4.5 予測モデルの構築 -- 6.5 予測確率を求める数式の導出 -- 6.6 生活習慣指導への 用 -- 第7章 生存時 データの 析 -- 7.1 データの概 -- 7.2 単変 Cox比例ハザードモデルによる 析 -- 7.3 共変 の 性.
7.4 多変 比例ハザードモデルの構築 -- 7.4.1 常の指 -- 7.4.2 エクスパートによる指 -- 7.5 lymphとstageによる層別 -- 索引 -- 略歴 -- 奥付 -- お断り. |
| Altri titoli varianti | 医療臨床データチュートリアル : 医療臨床データの解析事例集 |
| Record Nr. | UNINA-9910149236303321 |
堯 柳川
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| 東京, : 近代科学社, 2014.9 | ||
| Materiale a stampa | ||
| Lo trovi qui: Univ. Federico II | ||
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観察データの多変量解析 : 疫学データの因果分析 / / 柳川堯著
| 観察データの多変量解析 : 疫学データの因果分析 / / 柳川堯著 |
| Autore | 堯 柳川 |
| Pubbl/distr/stampa | 東京, : 近代科学社, 2016.5 |
| Descrizione fisica | オンライン資料1件 |
| Collana | バイオ統計シリーズ |
| Soggetto topico |
医学統計
多変量解析 |
| ISBN | 4-7649-7054-6 |
| Classificazione | 490.19 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | jpn |
| Nota di contenuto |
表紙 -- バイオ統計シリーズ 刊行にあたって -- まえがき -- 目次 -- 第1章 観察データ -- 1.1 観察研究とは何か -- 1.1.1 介入研究 -- 1.1.2 観察研究 -- 1.2 観察研究の奇怪 -- 1.2.1 交絡 -- 1.2.2 第3因子の選び方で結果がころりと変わる -- 1.3 リスク因子と交絡因子 -- 1.4 第1章のエピローグ -- 1.4.1 探索的データ解析 -- 1.4.2 研究計画書 -- 第2章 評価尺度 -- 2.1 基本 -- 2.2 例 -- 2.2.1 死亡率 -- 2.2.2 年齢調整死亡率 -- 2.2.3 発生率，り患率 -- 2.2.4 生存率，再発率 -- 2.3 パラメータの推定 -- 2.3.1 考え方 -- 2.3.2 二項分布 -- 2.3.3 尤度関数 -- 2.3.4 最尤推定量 -- 2.3.5 推定値の精度 -- 2.3.6 信頼区間 -- 2.3.7 指標とその信頼区間 -- 2.3.8 指標の具体例とその精度 -- 2.3.9 センサードデータに基づく推定 -- 2.4 比較の尺度 -- 2.4.1 リスク差 -- 2.4.2 リスク比 -- 2.4.3 過剰リスク -- 2.4.4 オッズ比 -- 2.5 評価指標の特徴 -- 2.5.1 バークソンのパラドクス -- 2.5.2 比較の尺度の推定値 -- 2.5.3 評価指標の特徴 -- 2.6 第2 章のエピローグ -- 第3章 ロジスティックモデル -- 3.1 はじめに -- 3.2 基本的枠組み -- 3.3 ロジスティックモデルの定義 -- 3.4 ロジスティックモデルの特徴と性質 -- 3.4.1 ロジスティック変換 -- 3.4.2 回帰係数の意味 -- 3.5 一般的なロジスティックモデル -- 3.6 関連性が強い二つ以上の説明変数をモデルに入れると間違う -- 3.7 第3章のエピローグ -- 第4章 グラフィカルモデリング -- 4.1 はじめに -- 4.2 相関係数と偏相関係数 -- 4.2.1 相関係数 -- 4.2.2 偏相関係数 -- 4.2.3 Dempsterの共分散分析 -- 4.3 偏相関係数と重回帰モデル -- 4.4 X1，X2，X3 が連続型変数でないとき -- 4.5 第4 章のエピローグ -- 第5章 観察追跡研究の数学的基礎 -- 5.1 観察追跡研究の原理 -- 5.1.1 バイアス -- 5.1.2 臨床研究の3原則 -- 5.1.3 ランダム化追跡研究 -- 5.2 観察追跡研究 -- 5.2.1 Rosenbaum-Rubinの数理 -- 5.2.2 Rosenbaum-Rubin理論に対する批判 -- 5.3 効果の指標にオッズ比を用いる理論 -- 5.3.1 オッズ比 -- 5.3.2 数学的理論化 -- 5.4 傾向スコア -- 5.4.1 傾向スコアの定義 -- 5.4.2 傾向スコアの性質 -- 5.5 傾向スコアの推定 -- 5.5.1 問題となる点はどこにあるのか -- 5.5.2 e(x)の推定 -- 5.6 傾向スコアの適用 -- 5.6.1 適用手順の概略 -- 5.7 第5章のエピローグ -- 第6章 観察追跡研究 -- 6.1 はじめに -- 6.2 乳がん再発の研究 -- 6.2.1 データの概要 -- 6.2.2 傾向スコアの推定 -- 6.2.3 データの解析 -- 6.3 傾向スコアが有効であるとは限らない -- 6.3.1 第一の問 -- 6.3.2 傾向スコアの限界 -- 6.4 久山町研究の解析 -- 6.4.1 研究の概要 -- 6.4.2 基礎知識の準備 -- 6.4.3 ハザード比のモデル化 -- 6.4.4 久山町コホートデータへの適用 -- 6.5 第6章のエピローグ -- 第7章 断面調査 -- 7.1 単変量解析 -- 7.1.1 多変量解析 -- 7.1.2 中学生の視力低下要因調査への応用 -- 7.2 第7章のエピローグ -- 第8章 患者対照研究 -- 8.1 患者対照研究とは -- 8.1.1 患者対照研究の原理 -- 8.1.2 患者対照研究の特徴 -- 8.2 サリドマイド薬害事件 -- 8.3 多変量解析 -- 8.3.1 条件付きロジスティックモデル -- 8.3.2 1対Mマッチングされた多変量データの解析.
8.4 適用例 -- 8.5 第8章のエピローグ -- 索引 -- 著者略歴 -- 奥付 -- お断り. |
| Record Nr. | UNINA-9910149235303321 |
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堯 柳川
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| 東京, : 近代科学社, 2016.5 | ||
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