無料ながら機能が豊富である「フリーソフトR」は，実行するために「スクリプト」を記述する必要があり，「難しい」という印象を与えている．
本書は統計に必要なスクリプトをあらかじめ準備し，そのスクリプトからRを実行でき，初学者でも非常に取り組みやすい．
さらに豊富な事例データをもとに，2群の比較から分散分析，多変量解析など，医療統計で使われる検定を具体的に学習できる．

本書のご購入者には，Mac版Rのインストールと使い方などを解説した「特別付録」，Mac版用のRスクリプトと事例データも，以下のURLからダウンロードできるようになりました．
R(バージョン3.4.1～3.5.0)をお使いの場合の注意点を追加しました．
https://www.nakayamashoten.jp/r/

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目次

はじめに

序章　統計ソフトRのインストールと使い方
　A　Rの特徴と動作環境
　B　Rのインストール
　　1．Rスクリプト・R_dataのダウンロード
　　2．Rのインストール
　C　Rの使い方
　　1．Rを走らせる
　　2．実習用スクリプトの読み込み
　　3．ディレクトリ（フォルダ）の固定方法
　　4．実習用スクリプトを使ってみる
　　5．スクリプトの修正と保存
　　6．終了手順と再開手順

第1章　統計の基礎
　A　Rによる統計処理の基礎的知識
　　1．「EXCEL」でデータを作成する
　　　例1.1　データの読み込みと確認
　　2．Rでデータセットの読み込み
　　　1）テキストデータの読み込み
　　　2）EXCEL ファイルの読み込み
　　3．Rでデータセットの確認
　　4．Rのデータセットの構造
　　5．変数名の明示化（データセットの1 行目を変数名に使える）
　　6．ケース（行）の抽出
　　7．一部の変数のみを抽出したデータセットを作成
　　8．変数の抽出
　　9．変数の追加
　　10．Rでの注意点
　　11．Rの式と関数
　　12．統計関数
　　13．Rのデータタイプ（型）
　B　記述統計
　　1．データの種類
　　　1）データ
　　　　(1)スケール（間隔・比率尺度）に基づくもの
　　　　(2)順序尺度（順位尺度）に基づくもの
　　　　(3)名義尺度（名目尺度）に基づくもの
　　　　(4)2値データ
　　　問1.1　次のデータはどの尺度か？
　　　2）基本統計量
　　　　(1)代表値（中心傾向の測度）
　　　　(2)ばらつきを表す値（ばらつきを表す測度）
　　　コラム　数式が苦手な人のために
　　　例1.2　代表値の計算
　　　例1.3　ばらつきの計算
　　　例1.4　基本統計量の計算
　　　問1.2
　　　3）分布型の話
　　　問1.3
　　　4）正規分布
　　　例1.5　偏差値の使い方
　　　問1.4
　　　例1.6　中性脂肪に対する正規性の検定（Shapiro-Wilk検定）
　　　例1.7　中性脂肪の対数変換とその正規性の検定
　　　5）不偏推定量
　　　問1.5
　　　6）平均値の標準偏差が標準誤差となる理由
　　　7）グラフ表示
　　　例1.8　ヒストグラムと箱ひげ図
　C　データの収集
　　1．対照群の必要性
　　2．無作為抽出または無作為割り当てとマッチング
　　　　(1)無作為抽出
　　　　(2)無作為割り当て
　　　　(3)マッチング
　　　問1.6
　　　問1.7
　　3．無記名アンケートと二重盲検法
　　4．層別化
　　　例1.9　層別化を必要とする例
　D　統計的判断とは
　　1．仮説検定
　　2．両側検定と片側検定
　　3．仮説検定の立て方と検定用統計量
　　4．統計処理についての手順と注意
　　　　(1)研究計画とデータの収集
　　　　(2)統計前処理
　　　　(3)統計ソフトの選択
　　　　(4)統計手法の選択
　　　　(5)比較の方法

第2章　2群の比較
　A 母集団と標本との比較
　　1．母平均と標本平均の比較（スケールの場合）
　　　1）正規分布するデータで母SDが既知の場合：Z検定
　　　2）正規分布するデータで母SDが未知の場合：t検定
　　　例2.1　母平均と標本平均の比較（1標本t検定）
　　　問2.1　全国平均との比較（1標本のt検定）
　　2．母比率と標本比率の比較（1標本カイ2乗検定）
　　　1）カイ2乗検定（1標本カイ2乗検定）
　　　例2.2　母比率と標本比率の比較（1標本カイ2乗検定）
　　　問2.2　全国比率との比較（1標本のカイ2乗検定）
　B　対応のある2群の比較
　　1．正規分布をしている場合：対応のあるt検定
　　　例2.3　2群の比較：正規分布をしている場合：対応のあるt検定
　　　問2.3　肥満対策の評価（対応のあるt検定）
　　2．符号付き順位和検定（WilcoxonのT検定）
　　　例2.4　符号付き順位和検定（WilcoxonのT検定）
　　3．符号検定（S検定：sign test）
　　　例2.5　符号検定（S検定：sign test）
　C　独立した標本の比較
　　1．母SDが既知で等しい場合：Z検定-1
　　2．母SDは既知であるが等しくない場合：Z検定-2
　　3．等分散性の検定（F検定）
　　　1）母分散は未知でF検定で分散が等しいと判断された場合（Student のt検定）
　　　2）母分散は未知でF検定で分散が等しくないと判断された場合（Welchのt 検定）
　　　例2.6　F検定の結果によるt検定
　　　問2.4　身長の男女比較（対応のないt検定）
　　4．データが正規分布していない場合の独立した標本の比較：平均ランク検定（Mann-WhitneyのU検定）
　　　例2.7　Mann-WhitneyのU検定
　　　問2.5　研修受講率に対する管理職の影響（Mann-WhitneyのU検定）

第3章　関係を調べる
　A　2変量の統計
　　1．基本統計量
　　　1）平方和と積和
　　　2）修正ずみ平方和と積和
　　　3）分散と共分散
　　　4）不偏分散と不偏共分散
　B　順序およびスケール尺度データの統計図表と相関係数および回帰式
　　1．クロス集計表と箱ひげ図
　　　例3.1　関係を示す統計図表
　　2．散布図とPearsonの相関係数
　　　例3.2　散布図と相関係数および回帰式
　　　問3.1　身長と体重の関係（散布図，相関係数）
　　3．Spearmanの相関係数（順位相関係数）
　　　例3.3　肥満度と循環器判定（クロス集計表とSpearmanの相関係数）
　　　問3.2　理解能力と表現能力の関係（クロス集計表，順位相関係数）
　C　名義尺度データの統計表と検定
　　1．対応のない2群の比率を比較する
　　　例3.4　避妊教育の性差（2×2表）
　　　例3.5　肥満と循環器判定の関連性（大きな表）
　　2．母比率との比較
　　　例3.6　性行動比率の過去との比較（母比率との比較）
　　　コラム　診断精度関係用語
　　3．対応のある2群の比率を比較する
　　　例3.7　授業の効果（対応のある2群の比率を比較）
　　　問3.3　授業の効果（マクネマーのカイ2 乗検定）
　D　ROC　曲線
　　　例3.8　便潜血検査の有効性（ROC曲線）
　　　問3.4　体調，腫瘍マーカ，便潜血について大腸がんの診断への有効性（ROC曲線）
　　　コラム　パッケージのインストール方法

第4章　生存率と危険度
　A　生存率
　　1．生存率の計算方法：Kaplan-Meier法
　　2．生存率曲線の検定
　　　例4.1　抗がん剤の副作用抑制（生存率曲線と検定）
　　　問4.1　心臓移植と生存率（生存率曲線と検定）
　B　危険度
　　1．前向き研究：コホート調査
　　　例4.2　喫煙と肺がん（相対リスク）
　　　問4.2　喫煙と肺疾患のコホート研究（相対リスク）
　　2．後ろ向き研究：ケース・コントロール研究
　　　例4.3　大腸がんと母親のがん既往歴（オッズ比）

第5章　多変量解析
　A　多変量解析とは
　　1．多変量データと多変量解析
　　2．多変量解析の分類
　B　重回帰分析
　　1．重回帰モデル
　　2．検定
　　　例5.1　生物学的年齢予測式（重回帰分析）
　C　多重ロジスティック回帰分析
　　1．重回帰分析との違い
　　2．多重口ジスティック関数
　　3．順序データと名義データの2値化
　　　1）順序データの2値化
　　　　(1)ダミー変数を使う方法
　　　　(2)科学的根拠や経験により前半と後半に分ける方法
　　　　(3)中央値により前半と後半に分ける方法
　　　2）名義データの2値化
　　4．多重ロジスティック回帰
　　　例5.2　大腸がんのリスク因子（多重ロジスティック回帰）
　D　Cox比例ハザード解析
　　　例5.3　ライフスタイルと糖尿病発症（Cox比例ハザード回帰）
　E　判別分析
　　1．マハラノビスの距離
　　2．線形判別式
　　　例5.4　複数の検査結果からの疾病の診断（線形判別関数）
　F　主成分分析
　　1．主成分とは
　　2．主成分分析の実際
　　　例5.5　患者が病院を選ぶ因子（主成分分析）
　G　因子分析
　　1．因子負荷量
　　2．共通性の推定
　　3．因子数の決定
　　4．因子軸の回転
　　5．因子分析の実際
　　　例5.6　患者が病院を選ぶ因子（因子分析）

第6章　多群の比較
　A　同時推測
　　1．対照群との比較とすべての対の比較
　　2．対応のある多群の比較と対応のない多群の比較
　　3．なぜ個別の2 群の比較の単純な繰り返しではいけないのか？
　B　独立した多群の比較
　　1．一元配置分散分析
　　　例6.1　赤血球数の年齢間比較（一元配置分散分析）
　　2．二元配置分散分析
　　　例6.2　年代およびストレスレベルの違いによる女性の赤血球数の比較（二元配置分散分析）
　　3．Kruskal-Wallis検定
　　　例6.3　6つの地域間での女性の赤血球数の同時比較（Kruskal-Wallis検定）
　　4．Mann-WhitneyのU検定
　C　対応のある標本の比較
　　1．反復測定の分散分析
　　　例6.4　3つの年度間での20歳代女性の赤血球数の対応のある比較（反復測定の分散分析）
　　2．Friedman検定
　　　例6.5　40歳代女性の3つの年度間でのBMIの対応のある比較（反復測定のFriedman検定）
　　3．WilcoxonのT検定
　　　例6.6　ポストホック検定（WilcoxonのT検定とBonferroniの補正）
　　4．CochranのQ検定
　　　例6.7　20歳代男性の健診総合判定変化の同時比較（CochranのQ検定）
　　5．McNemarのカイ2乗検定
　　　例6.8　ポストホック検定（McNemarのカイ2乗検定とBonferroniの補正）

第7章　研究計画法
　A　研究の目的について
　B　研究方法について
　　1．ケース・シリーズ研究
　　2．断面調査研究
　　3．ケース・コントロール研究
　　4．コホート研究
　　5．自己コントロール試験研究
　　6．無作為化試験研究
　　　1）無作為抽出
　　　2）無作為割り当て
　　7．クロスオーバー試験研究
　C　研究計画の不備で起こる諸問題
　　1．脱落によるバイアス
　　2．頻度によるバイアス
　　3．参加意識差によるバイアス
　　4．所属グループによるバイアス
　　5．割り当てによるバイアス
　D　統計的判断に必要なデータ数について
　　1．プリテスト
　　2．計算による必要データ数の推計
　　3．統計パッケージを使ったシミュレーションによる必要データ数の推計
　　4．標本数の推計支援プログラム
　E　論文の書き方について

付録
　1　統計処理のガイダンス
　2　正規分布の例
　3　算数的判断と統計学的判断
　　（1）コインを4 回トスする実験
　　（2）箱からボールを20 回取り出す実験
　　（3）サイコロを12 回撮る実験
　4　退院患者と入院患者の疾患統計の違い

略解

本書で取りあげたRスクリプト一覧

索引