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メディカルスタッフのためのひと目で選ぶ統計手法

山田 実 (編集) / 浅井 剛, 土井 剛彦 (編集協力)

株式会社 羊土社

173 頁  (2018年5月)

Android 対応製品 iOS/iPhoneOS対応製品

eBook Price(ダウンロード販売): ¥3,456 (税込) 

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リリース日: 2018年10月05日

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「目的」と「データの種類」で簡単検索!適した手法が76の事例から見つかる、結果がまとめられる。

『どの統計手法を使ったらいいですか?』その質問に答えます!
誰もが悩む「統計手法の選択」を解決!76の研究事例を「目的×データの種類」でマトリックス図に整理.適した手法がたちまち見つかる!その手法を使う理由の他,解析結果の記載例も紹介,学会発表にも役立ちます.

■オススメ書籍
PT・OTのための臨床研究はじめの一歩 / ぜんぶ絵で見る医療統計〜身につく! 研究手法と分析力

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製品説明

Android 対応 AndroidOS  2.1 以降
原則、国内キャリア経由で販売される端末につきましてはサポートする方針で対応を行っております。端末固有の問題が発生した場合には実機を入手し動作確認を行います。なお国内キャリア経由の販売であっても、Google Play Store非対応の端末ではアプリ本体のダウンロードがいただけないため、お使いいただけません。
外部メモリ:32.8MB以上(インストール時:82MB以上)

*コンテンツのインストールにあたり、無線LANへの接続環境が必要です(3G回線によるインストールも可能ですが、データ量の多い通信のため、通信料が高額となりますので、無線LANを推奨しております)。
*コンテンツの使用にあたり、M2Plus Readerが必要です。
*AndroidOSでの導入方法の詳細は こちら

iOS/iPhoneOS 対応 iOS  5.0 以降
対応機種: iPad 、 iPod touch第4世代 、 iPad Air 、 iPad Air2 、 iPad mini 、 iPad mini 3 、 iPad mini 4 、 iPad mini Retina 、 iPad2 、 iPad第3世代 、 iPad第4世代 、 iPhone4 、 iPhone4S 、 iPhone5 、 iPhone5c 、 iPhone5s 、 iPhone6 、 iPhone6 Plus 、 iPod touch第5世代
外部メモリ:67.7MB以上(インストール時:147.1MB以上)

*コンテンツのインストールにあたり、無線LANへの接続環境が必要です(3G回線によるインストールも可能ですが、データ量の多い通信のため、通信料が高額となりますので、無線LANを推奨しております)。
*コンテンツの使用にあたり、M2Plus Launcher 2.3.0以降が必要です。
*iOS/iPhoneOSでの導入方法の詳細は こちら


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誰もが悩む「統計手法の選択」を解決!76の研究事例を「目的×データの種類」でマトリックス図に整理.適した手法がたちまち見つかる!その手法を使う理由の他,解析結果の記載例も紹介,学会発表にも役立ちます.


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はじめに

本書は,統計解析を"敵方"から"味方"へコンバートさせる虎の巻です.

"難しい"という先入観で統計手法を学ぶことから逃げ続けてきた理学療法士のAさんや言語聴覚士のBさん.専門書を開いてはみたけれど,「t検定」や「分散分析」というなじみのない言葉や難解な数式のオンパレードで統計に対してアレルギー反応が出てしまった看護師のCさん.データを収集したけれど「どの統計手法を選択すればよいのかわからなかった」,「変数の性質上,想定していた統計手法が使えなかった」など,変数と統計手法の選択が障害となり何度もつまずいたという作業療法士のDさんや管理栄養士のEさん.

統計解析は"敵方"と思っていませんか?確かに統計解析は複雑かつ難解な存在です.しかし,われわれメディカルスタッフにとって(データをまとめる際に)統計解析は力強い"味方"であり,なくてはならない存在です.そして,本書には,敵陣営でどっしり構えている統計解析を,味方陣営に寝返らせるための戦術を多く掲載しています.

本書では,統計解析を"味方"にするための戦術をマスターするために,次の4つのエッセンスをとり入れました.

1つ目は,データの種類(変数の種類)から統計手法を選択できるようにした点です.従来のものは,「〇〇分析はアウトカムが△△変数の場合に□□を検討する際に用い...」というように,統計手法ありきの説明となるため,初学者はどうしても統計解析を敵視してしまいがちでした.その点,本書では「△△変数で□□の検討をしたいのであれば〇〇分析」というようにデータの種類と目的から統計手法を一目で選ぶことができるようにしました.

2つ目は,統計解析をよりイメージしやすいように対象別(高齢者,運動器疾患,内部疾患,中枢神経疾患)に76の事例として紹介した点です.ご自身の興味に即した対象のページを読むことで,より身近に,そしてよりリアルに統計解析を体感することができます.

3つ目は,統計解析の方法や結果を学会用抄録や論文としてまとめる際にどのように掲載しているのか,文章と図表による具体例を示した点です.具体化された統計解析を知ることで,ご自身がまとめる際の参考になることはもちろん,このような記載ができるようになるという統計解析の具体的な学習目標設定にもつながります.

4つ目は,前述3つのエッセンスを見開きページで完結させた点です.本書は辞書のように,そのつど必要な内容を調べるという使い方もできます.短時間で読み切ることのできる見開きページ完結型となっているので,日々の臨床業務の合間にもすぐに確認することができます.

これら4つのエッセンスには,統計解析を味方陣営に寝返らせる多くのヒントが含まれています.それでは,本書を片手に,研究というフィールドで統計解析とともに奮闘しましょう!統計解析はきっと大きな戦力となってくれるはずです.


2018年5月

山田 実


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別冊

ひと目で選ぶマトリックス図

事例早引きマトリックス図

本書で用いている統計手法一覧


本冊

◯◯を2群間で比較する(2群間の比較)

名義尺度―高齢者→χ2検定,ロジスティック回帰分析

名義尺度―運動器疾患→χ2検定,ロジスティック回帰分析

名義尺度―内部疾患→χ2検定,Cox比例ハザード回帰分析

名義尺度―中枢神経疾患→χ2検定

順序尺度―高齢者→Mann-WhitneyのU検定

順序尺度―運動器疾患→Mann-WhitneyのU検定

順序尺度―内部疾患→Mann-WhitneyのU検定

順序尺度―中枢神経疾患→χ2検定,残差分析

連続尺度―高齢者→Student's t検定(対応のないt検定),重回帰分析

連続尺度―運動器疾患→Shapiro-Wilk検定,Student's t検定(対応のないt検定)

連続尺度―内部疾患→Student's t検定(対応のないt検定),重回帰分析

連続尺度―中枢神経疾患→Student's t検定(対応のないt検定),重回帰分析

◯◯を3群間以上で比較する(3群間以上の比較)

名義尺度―高齢者→ロジスティック回帰分析

名義尺度―運動器疾患→χ2検定,残差分析

名義尺度―内部疾患→χ2検定,ロジスティック回帰分析

名義尺度―中枢神経疾患→χ2検定,ロジスティック回帰分析

順序尺度―高齢者→順序ロジスティック回帰分析

順序尺度―運動器疾患→Shapiro-Wilk検定,Kruskal-Wallis検定,多重比較(Bonferroni法)

順序尺度―内部疾患→Kruskal-Wallis検定

順序尺度―中枢神経疾患→Kruskal-Wallis検定

連続尺度―高齢者→一元配置分散分析,多重比較(Bonferroni法)

連続尺度―運動器疾患→Shapiro-Wilk検定,反復測定一元配置分散分析,多重比較(Tukey法)

連続尺度―内部疾患→一元配置分散分析,共分散分析

連続尺度―中枢神経疾患→一元配置分散分析,多重比較(Tukey法)

◯◯と△△の関連を検討する(関連性の検討)

名義尺度―高齢者→χ2検定,ログランク検定

名義尺度―運動器疾患→χ2検定,ロジスティック回帰分析,ROC曲線

名義尺度―内部疾患→Cox比例ハザード回帰分析

名義尺度―中枢神経疾患→ロジスティック回帰分析

順序尺度―高齢者→Spearmanの相関分析

順序尺度―運動器疾患→Spearmanの相関分析,順序ロジスティック回帰分析

順序尺度―内部疾患→Spearmanの相関分析

順序尺度―中枢神経疾患→χ2検定

連続尺度―高齢者→Pearsonの相関分析,重回帰分析

連続尺度―運動器疾患→Pearsonの相関分析,Spearmanの相関分析,重回帰分析

連続尺度―内部疾患→Pearsonの相関分析,重回帰分析

連続尺度―中枢神経疾患→偏相関分析

◯◯の介入効果を検証する(介入効果の検証)

名義尺度―高齢者→χ2検定,Fisherの正確確率検定

名義尺度―運動器疾患→χ2検定,ロジスティック回帰分析

名義尺度―内部疾患→χ2検定,Cox比例ハザード回帰分析

名義尺度―中枢神経疾患→Mantel-Haenszel検定

順序尺度―高齢者→反復測定二元配置分散分析

順序尺度―運動器疾患→共分散分析

順序尺度―内部疾患→χ2検定

順序尺度―中枢神経疾患→Mann-WhitneyのU検定

連続尺度―高齢者→反復測定二元配置分散分析,共分散分析

連続尺度―運動器疾患→反復測定二元配置分散分析

連続尺度―内部疾患→反復測定二元配置分散分析

連続尺度―中枢神経疾患→反復測定二元配置分散分析,共分散分析

複数条件間で◯◯を比較する(複数条件間の比較)

順序尺度―高齢者→反復測定二元配置分散分析

順序尺度―運動器疾患→Friedman検定,Wilcoxon符号順位検定(Bonferroni法)

順序尺度―内部疾患→Friedman検定,多重比較(Bonferroni法)

順序尺度―中枢神経疾患→Friedman検定,多重比較(Bonferroni法)

連続尺度―高齢者→反復測定二元配置分散分析,共分散分析

連続尺度―運動器疾患→反復測定一元配置分散分析,多重比較(Tukey法)

連続尺度―内部疾患→反復測定一元配置分散分析,共分散分析,多重比較(Tukey法)

連続尺度―中枢神経疾患→対応のあるt検定

カットオフ値を求める(カットオフ値)

順序尺度―高齢者→ロジスティック回帰分析,ROC曲線

順序尺度―運動器疾患→ROC曲線

順序尺度―内部疾患→Mann-WhitneyのU検定,ROC曲線

順序尺度―中枢神経疾患→ロジスティック回帰分析,ROC曲線

連続尺度―高齢者→ロジスティック回帰分析,ROC曲線

連続尺度―運動器疾患→Mann-WhitneyのU検定,ROC曲線

連続尺度―内部疾患→ロジスティック回帰分析,ROC曲線

連続尺度―中枢神経疾患→ロジスティック回帰分析,ROC曲線

◯◯の信頼性・妥当性を検討する(信頼性・妥当性)

名義尺度―高齢者→κ係数,χ2検定

名義尺度―運動器疾患→κ係数,χ2検定

名義尺度―内部疾患→κ係数

名義尺度―中枢神経疾患→κ係数

順序尺度―高齢者→重み付けκ係数,Spearmanの相関分析

順序尺度―運動器疾患→重み付けκ係数

順序尺度―内部疾患→Spearmanの相関分析

順序尺度―中枢神経疾患→重み付けκ係数

連続尺度―高齢者→Shapiro-Wilk検定,級内相関係数(ICC),Pearsonの相関分析

連続尺度―運動器疾患→Shapiro-Wilk検定,級内相関係数(ICC)

連続尺度―内部疾患→Bland-Altman分析

連続尺度―中枢神経疾患→Shapiro-Wilk検定,級内相関係数(ICC)


付録 統計手法の選び方〜考え方のキホン

特記事項

※今日リンク、YNリンク、南山リンクは現在AndroidOSには未対応となっております。何卒ご了承下さいませ。

※ご入金確認後、メールにてご案内するダウンロード方法によりダウンロードしていただくとご使用いただけます。

※書店でも購入できます。取り扱い書店は こちら

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