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「Rによる医療統計学 原書2版」
Rサイト管理人の翻訳による定番書籍。
2017年1月発売

(2017/01/18)


Rによる医療統計学 原書2版

本書は、デンマーク、コペンハーゲンビジネススクールのPeter Dalgaard教授が書いた著書、Introductory Statistics with R second Editionの日本語訳版です。

内容は、大学院博士課程の方に向けて書かれていますが、前半の章のものは、医療系の学部生の方でも十分ご理解いただける内容です。後半のサンプルサイズ推定や、生存期間分析は、実際に研究を行おうとする医師の方、研究者の方にとっても役立つでしょう。特色として、生物・医学分野からの多くの実例や、ロジスティック回帰分析、生存時間回析など、医療関係者にはなじみのある手法を、Rを用いて解説しています。使用されているサンプルデータは、Rの一部として組み込まれ、インターネットに接続すれば、すぐに使用することができます。

翻訳にあたり、Rのバージョンの進化に合わせて修正され、随所に注釈が付け加えられていることにより、理解しやすくなっています。


■目次
第1章 基礎
1.1 最初の一歩
 1.1.1 超多機能電卓としての利用
 1.1.2 代入
 1.1.3 ベクタ化された計算
 1.1.4 標準的な統計手法
 1.1.5 グラフィックス
1.2 R言語の基本
 1.2.1 式とオブジェクト
 1.2.2 「関数」と「引数」
 1.2.3 ベクタ
 1.2.4 引用とエスケープシーケンス
 1.2.5 欠損値
 1.2.6 ベクタを生成する関数
 1.2.7 行列と配列
 1.2.8 ファクタ
 1.2.9 リスト
 1.2.10 データフレーム
 1.2.11 位置指定
 1.2.12 条件選択
 1.2.13 データフレームにおける位置指定
 1.2.14 グループ化されたデータとデータフレーム
 1.2.15 暗黙の繰り返し
 1.2.16 並び替え
1.3 演習

第2章 R環境
2.1 セッション管理
 2.1.1 ワークスペース
 2.1.2 テキスト出力
 2.1.3 Scripting
 2.1.4 ヘルプの利用
 2.1.5 パッケージ
 2.1.6 組み込みデータ
 2.1.7 attach関数とdetach関数
 2.1.8 subset, transform, と within
2.2 グラフィックス
 2.2.1 レイアウト
 2.2.2 部品からプロットをつくり上げる
 2.2.3 par関数の利用
 2.2.4 プロットの組み合わせ
2.3 Rプログラミング
 2.3.1 制御構造
 2.3.2 クラスと総称関数
2.4 データの入力
 2.4.1 テキストファイルからの読み込み
 2.4.2 read.tableの詳細
 2.4.3 データエディタ
 2.4.4 ほかのプログラムとのインターフェース
2.5 演習

第3章 確率と分布
3.1 無作為抽出
3.2 確率計算と組み合わせ
3.3 離散型分布
3.4 連続型分布
3.5 Rに組み込まれている分布
 3.5.1 密度
 3.5.2 累積分布関数
 3.5.3 分位
 3.5.4 乱数
3.6 演習

第4章 記述統計とグラフ
4.1 単変量に対する基本統計量
4.2 データの視覚化
 4.2.1 ヒストグラム
 4.2.2 経験的累積分布
 4.2.3 Q-Qプロット
 4.2.4 箱ひげ図
4.3 グループ内要約統計量
4.4 グループデータの図示
 4.4.1 ヒストグラム
 4.4.2 並列箱ひげ図
 4.4.3 ストリップチャート
4.5 表の作成
 4.5.1 表の作成
 4.5.2 合計枠と相対頻度
4.6 表の視覚化
 4.6.1 棒グラフ
 4.6.2 点図表
 4.6.3 円グラフ
4.7 演習

第5章 1標本または2標本の検定―t検定およびWilcoxon検定
5.1 1標本のt検定
5.2 Wilcoxon符号つき順位検定
5.3 独立2標本のt検定
5.4 分散の比較
5.5 2標本のWilcoxon順位和検定
5.6 対応のあるt検定
5.7 対応のあるWilcoxon検定
5.8 演習

第6章 回帰と相関
6.1 線形単回帰
6.2 残差と当てはめ値
6.3 予測域と信頼域
6.4 相関
 6.4.1 Pearsonの(積率)相関係数
 6.4.2 Spearmanの順位相関係数(ρ)
 6.4.3 Kendallの順位相関係数(τ)
6.5 演習

第7章 分散分析とKruskal-Wallis検定
7.1 一元配置分散分析
 7.1.1 対比較と多重検定
 7.1.2 分散仮定の緩和
 7.1.3 グラフによる表現
 7.1.4 Bartlett検定
7.2 Kruskal-Wallis検定
7.3 二元配置分散分析
 7.3.1 反復する測定のグラフ
7.4 Freidman検定
7.5 回帰分析に見る分散分析表
7.6 演習

第8章 分割表データ
8.1 1つの割合
8.2 2つの独立した割合
8.3 k個の割合とトレンド検定
8.4 r×cのクロス表
8.5 演習

第9章 検出力および標本の大きさの計算
9.1 検出力の計算の原理
 9.1.1 1標本のt検定および対応のあるt検定の検出力
 9.1.2 2標本のt検定の検出力
 9.1.3 近似法
 9.1.4 割合の比較における検出力
9.2 2標本の場合
9.3 1標本の場合と対応のある検定
9.4 割合の比較
9.5 演習

第10章 一歩進んだデータハンドリング
10.1 変数の再編成
 10.1.1 cut 関数
 10.1.2 ファクタレベルの取り扱い
 10.1.3 日付データの扱い
 10.1.4 複数の変数の再編成
10.2 条件付き計算式
10.3 データフレームの結合と再構成
 10.3.1 フレームの追加
 10.3.2 データフレームの結合
 10.3.3 データフレームの再構築
10.4 グループ毎や症例毎の取り扱い手順
10.5 時間の分割
10.6 演習

第11章 重回帰分析
11.1 多変量データの作図
11.2 モデルの指定と結果の表示
11.3 モデル探索
11.4 演習

第12章 線形モデル
12.1 多項回帰
12.2 原点を通る回帰
12.3 デザイン行列とダミー変数
12.4 グループを超えた(グループ間の)直線性
12.5 交互作用
12.6 反復のある二元配置分散分析
12.7 共分散分析
 12.7.1 図表表記
 12.7.2 回帰直線の比較
12.8 診断
12.9 演習

第13章 ロジスティック回帰分析
13.1 一般化線形モデル
13.2 表データにおけるロジスティック回帰分析
 13.2.1 逸脱度分析表
 13.2.2 傾向性の検定との関連
13.3 尤度プロファイル法
13.4 オッズ比の推定値の提示
13.5 生データを使ったロジスティック回帰分析
13.6 予測
13.7 モデル確認
13.8 演習

第14章 生存分析
14.1 基本的な概念
14.2 生存オブジェクト
14.3 Kaplan-Meier推定量
14.4 ログランク検定
14.5 Cox比例ハザードモデル
14.6 演習

第15章 率とポアソン回帰
15.1 基本概念
 15.1.1 ポアソン分布
 15.1.2 ハザードが一定である生存時間分析
15.2 ポアソンモデルのあてはめ
15.3 率の計算
15.4 区分定数の強度をもつモデル
15.5 演習

第16章 非線形曲線のあてはめ
16.1 基本的な使い方
16.2 開始値を見つける
16.3 セルフスタートモデル
16.4 プロファイリング
16.5 あてはめアルゴリズムのより洗練された制御
16.6 演習

付録
A Rの入手とインストール
B ISwRパッケージに含まれるデータセット
C クイックリファレンス
D 演習問題の解答例
参考文献
索引



Rによる医療統計学 原書2版
Peter Dalgaard  著
岡田昌史 監訳

B5判 344ページ ISBN978-4-621-08775-6
定価 本体3,800円 +税

2017年1月発売
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