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おすすめ統計本―医学統計を中心に

統計ER的おすすめ統計本のリストアップ

何らか参考になれば

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目次

医学統計学

医学への統計学

基本的なことがきちんと書いてある本。しっかり勉強するのにおすすめ。サンプルサイズ計算についてもかなり充実している。

医学への統計学 (統計ライブラリー)

医学データ

応用的なトピックが多く、現実的な問題に対処するための手法が満載。

医学データ: デザインから統計モデルまで (データサイエンス・シリーズ 10)

らくらく生物統計学

目からウロコの内容が多く、特に、不偏分散の自由度 n – 1 で割る理由がわかる。また、SD と SE の違い、意味合いがわかる本

らくらく生物統計学

学会・論文発表のための統計学

簡潔、明解、わかりやすい内容。特にログランク検定の説明は目からウロコ。ロジスティック回帰の説明もわかりやすい

学会・論文発表のための統計学: 統計パッケ-ジを誤用しないために

医学統計モデル

生存時間データ解析モデル

カプランマイヤー推定量、Cox 比例ハザードモデル、条件付きロジスティック回帰、部分尤度の説明が秀逸。実例で説明されていて、親切丁寧

生存時間解析: SASによる生物統計

統計モデル全般

医学統計における統計モデル全般の解説本。特に、Cox 回帰の推定値の求め方として、部分尤度の計算がわかりやすく解説されている

統計モデル入門 (医学統計学シリ-ズ)

多変量解析による臨床研究

ロジスティックモデルの推定値とオッズ比の関係のわかりやすい解説が素晴らしい。また、最尤法をイメージできるグラフは特にわかりやすい

多変量解析による臨床研究 第3版

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臨床試験デザイン

無作為化比較試験

ランダム化比較試験の基本から応用まで幅広くカバーしている。これ一冊あればまず大丈夫。ランダム化比較試験のさまざまなデザインについてのサンプルサイズ計算も幅広くカバーしている。

新版 無作為化比較試験 医学統計学シリーズ

サンプルサイズ計算

上記の「医学への統計学」や「無作為化比較試験」に数多くの検定におけるサンプルサイズ計算が掲載されている

サンプルサイズの決め方

サンプルサイズ計算に特化した書籍。数理がきちんと示されている本。

サンプルサイズの決め方 (統計ライブラリー)

メタアナリシス

メタアナリシス入門

メタアナリシスの意義から実際の統合指標の計算方法、出版バイアスのチェックまでもカバーしている。

新版 メタ・アナリシス入門 ─エビデンスの統合をめざす統計手法─ (医学統計学シリーズ)

R の使い方

R Tips

統計ソフトRの使い方の本で、特にグラフ表示について、解説が細かい。

The R Tips 第3版 データ解析環境Rの基本技・グラフィックス活用集

Amos の使い方

Amos による心理・調査データ解析

実例に即した非常に実践的な内容。心理系の調査データを Amos で解析したい人におすすめ

実践形式で学ぶSPSSとAmosによる心理・調査データ解析

まとめ

おすすめ統計本として、医学統計を中心に自己学習用もしくは辞書として使える書籍をリストアップした。

参考になれば。

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リサーチクエスチョン探し?データ分析?論文投稿?、、、で、もう悩まない!

第1章臨床研究ではなぜ統計が必要なのか?計画することの重要性
  • 推定ってどんなことをしているの?
  • 臨床研究を計画するってどういうこと?
  • どうにかして標本平均を母平均に近づけられないか?
第2章:研究目的をどれだけ明確にできるのかが重要
  • データさえあれば解析でどうにかなる、という考え方は間違い
  • 何を明らかにしたいのか? という研究目的が重要
  • 研究目的は4種類に分けられる
  • 統計専門家に相談する上でも研究目的とPICOを明確化しておく
第3章:p値で結果が左右される時代は終わりました
  • アメリカ統計協会(ASA)のp値に関する声明で指摘されていること
  • そうは言っても、本当に有意差がなくてもいいの…?
  • なぜ統計専門家はp値を重要視していないのか
  • 有意差がない時に「有意な傾向があった」といってもいい?
  • 統計を放置してしまうと非常にまずい
第4章:多くの人が統計を苦手にする理由
  • 残念ながら、セミナー受講だけで統計は使えません。
  • インプットだけで統計が使えない理由
  • どうやったら統計の判断力が鍛えられるか?
  • 統計は手段なので正解がないため、最適解を判断する力が必要
第5章:統計を使えるようになるために今日から何をすれば良いか?
  • 論文を読んで統計が使えるようになるための5ステップ
第6章:統計を学ぶために重要な環境
  • 統計の3つの力をバランスよく構築する環境

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この記事を書いた人

統計 ER ブログ執筆者

元疫学研究者

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