統計解析の基礎（初級編）

臨床研究を行うために必要な統計解析手法について、研究遂行の流れに従った順で解説しています。特に臨床研究では「十分な計画を立てること」が大切で、期待される結果をイメージしながら方法を考えます。ここの記事は統計手法の理論を系統的に学ぶ内容にはなっておらず、臨床研究の流れに即した順で統計手法を解説することで臨床研究におけるデータ解析が身近になることを願っています。別途作成した「薬剤師のための臨床統計用語の基礎（早見表）」もご活用ください。これらの記事を使用し生じるいかなる問題点についてもマイエンゼルラボは一切の責任を負いません。

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第3 章 薬剤師のための医療統計とデータ解析
臨床研究でのデータ解析とは
　1) はじめに
　2) クリニカルクエスチョンから研究計画へ
　3) 方法を知る
　4) 試験デザインと統計
臨床研究に必要なデータ解析の基本姿勢
　1) データを得たらまず行うべきこと
　2) 知っておきたい統計の基本事項
　3) 基本的な統計用語の整理
患者背景データの整理と比較検定
　1) データをそのまま整理する
　2) 連続変数の2 群間比較
　3) 基本統計量と検定結果を表にまとめる
　4) カテゴリ変数の群間比較
　5) 検定の考え方～帰無仮説、検定の過誤
多群間比較、信頼区間と生物学的同等性試験
　1) 多群間比較
　2) 信頼区間
　3) 検定方法の整理
回帰分析とモデル解析
　1) 回帰分析と相関係数
　2) 回帰結果の診断と予測性評価
　3) （発展）実務領域で用いる回帰分析の例
分割表による因果関係の解析、ロジスティック回帰分析
　1) 因果関係の解析とカイ二乗検定
　2) 相対危険度、絶対危険度、治療必要数
　3) オッズ比
　4) 二値データとロジスティック回帰分析（ロジットモデル）
　5) フォレストプロット
生存時間解析
　1) 「時間－イベント型」データ
　2) 2 つの生存曲線の比較（ログ・ランク検定）
　3) コックス比例ハザード回帰
　4) 実務領域における生存時間データの解析例
症状クラスター特定のための主成分分析とクラスター分析
　1) 主成分分析でデータを理解しやすくする
　2) クラスター分析