はじめに 「医学研究に統計学は必要か」
医学研究に統計学は必要だろうか．
医療者であれば，一度はこの問いを考えたことがあるかもしれない．日常診療は統計学を意識しなくても成り立つ．しかし，研究論文を読み，臨床研究を計画し，得られた結果を患者さんのために活かす段階では，統計学の理解が欠かせない．
たとえば，「この治療法は本当に有効なのか？」という問いに答えるためには，治療を受けた人と受けていない人を比べるだけでは不十分である．患者背景の違い，偶然のばらつき，測定の誤差，選択バイアスなどが入り込むからである．統計学は，こうした不確実性を整理し，どこまで信頼してよい結論なのかを判断するための道具である．
統計学の役割は，計算式を覚えることではない．重要なのは，研究デザインを理解し，データの特徴を見抜き，解析結果を臨床的な文脈のなかで解釈することである．「統計学的有意差があるか」だけでなく，「どのくらいの差があるのか」「その差は患者さんにとって意味があるのか」「研究の限界は何か」を考える力が求められる．
こうした視点の代表的な例がP値である．P値が0.05未満であっても，臨床的に重要な差とは限らない．逆に，P値が0.05以上であっても，効果がないと断言できるわけではない．信頼区間，効果量，研究デザイン，バイアスの可能性を合わせて読むことで，はじめて研究結果を適切に評価できる．
このように，統計学は医学研究にとどまらず，エビデンスに基づいた医療（EBM）を実践するうえでも重要な役割を果たしている．「統計は苦手だから……」と敬遠するのでは，より良い医療の提供にはつながらない．本書は，医学生，薬学生，医療系大学院生，臨床研究を始める医療者が，統計学を「論文を読むための言葉」として学ぶことを目的としている．数式の導出よりも，直感的な理解と実際の使いどころを重視した．統計が苦手な読者でも，研究デザインから基本的な解析，発展的手法まで一歩ずつ読み進められるよう構成している．
なお本書は，慶應義塾大学医学部の門川俊明教授より，「統計が苦手な人にもわかるように」との趣旨で『医学のあゆみ』への連載をご依頼いただいたことに端を発する．連載としてお届けした記事を，より学びやすい形に再構成し，一冊の教科書としてまとめ直したものが本書である．門川先生のお声かけがなければ本書は生まれなかった．ここに深く感謝申し上げる．
佐藤泰憲・長島健悟
医学研究に統計学は必要だろうか．
医療者であれば，一度はこの問いを考えたことがあるかもしれない．日常診療は統計学を意識しなくても成り立つ．しかし，研究論文を読み，臨床研究を計画し，得られた結果を患者さんのために活かす段階では，統計学の理解が欠かせない．
たとえば，「この治療法は本当に有効なのか？」という問いに答えるためには，治療を受けた人と受けていない人を比べるだけでは不十分である．患者背景の違い，偶然のばらつき，測定の誤差，選択バイアスなどが入り込むからである．統計学は，こうした不確実性を整理し，どこまで信頼してよい結論なのかを判断するための道具である．
統計学の役割は，計算式を覚えることではない．重要なのは，研究デザインを理解し，データの特徴を見抜き，解析結果を臨床的な文脈のなかで解釈することである．「統計学的有意差があるか」だけでなく，「どのくらいの差があるのか」「その差は患者さんにとって意味があるのか」「研究の限界は何か」を考える力が求められる．
こうした視点の代表的な例がP値である．P値が0.05未満であっても，臨床的に重要な差とは限らない．逆に，P値が0.05以上であっても，効果がないと断言できるわけではない．信頼区間，効果量，研究デザイン，バイアスの可能性を合わせて読むことで，はじめて研究結果を適切に評価できる．
このように，統計学は医学研究にとどまらず，エビデンスに基づいた医療（EBM）を実践するうえでも重要な役割を果たしている．「統計は苦手だから……」と敬遠するのでは，より良い医療の提供にはつながらない．本書は，医学生，薬学生，医療系大学院生，臨床研究を始める医療者が，統計学を「論文を読むための言葉」として学ぶことを目的としている．数式の導出よりも，直感的な理解と実際の使いどころを重視した．統計が苦手な読者でも，研究デザインから基本的な解析，発展的手法まで一歩ずつ読み進められるよう構成している．
なお本書は，慶應義塾大学医学部の門川俊明教授より，「統計が苦手な人にもわかるように」との趣旨で『医学のあゆみ』への連載をご依頼いただいたことに端を発する．連載としてお届けした記事を，より学びやすい形に再構成し，一冊の教科書としてまとめ直したものが本書である．門川先生のお声かけがなければ本書は生まれなかった．ここに深く感謝申し上げる．
佐藤泰憲・長島健悟
はじめに
本書の読み方
基本編1 臨床研究
第1章 医学研究データの特徴とまとめ方
データの種類（量的データ，質的データ）
データのまとめ方
代表値表現法（位置の指標，ばらつきの指標，代表値表現の学術論文での報告）
図示表現法
第2章 観察研究のデザイン
観察研究のデザイン（測定のタイミング：横断研究と縦断研究，観察の方向性：前向き研究と後ろ向き研究，コホート研究とケースコントロール研究）
観察研究のリスク評価指標（比・割合・率，リスク比・リスク差，オッズ比）
第3章 交絡とその制御方法
交絡とは
交絡の調整（研究計画時の調整法，解析時の調整法）
第4章 ランダム化
ランダム化の方法（単純ランダム化，ブロックランダム化，層別ランダム化，適応的ランダム化，反応適応的ランダム化，クラスターランダム化）
第5章 臨床試験のデザイン
比較可能性を上げる方法（対照群の設定，ランダム化，盲検化）
一般化可能性を上げる方法（適格基準の設定，解析対象集団の設定，交互作用の評価）
精度を上げる方法（サンプルサイズ設定）
第6章 臨床研究の成果報告
臨床研究の報告ガイドライン
CONSORT（CONSORTチェックリスト，CONSORTフローダイアグラム）
STROBE（STROBEチェックリスト，STROBEにおけるフローダイアグラム，STROBEの活用と意義）
基本編2 基本的な統計手法
第7章 推定：信頼区間とは
推定の方法（点推定，区間推定）
事例：降圧薬ランダム化比較試験における推定の適用（平均の差の点推定と区間推定，割合の点推定と区間推定，割合の差の点推定と区間推定）
ベイズ法による信用区間
第8章 検定：P値とは
検定の手順（仮説の設定，検定統計量の計算，P値の計算，棄却の判定，検定における2種類の過誤）
計算例（平均値の比較，奏効率の比較）
検定と推定
検定の活用と正しい解釈に向けて
第9章 分散分析
分散分析の基本原理
分散分析の具体例と結果の解釈
多元配置分散分析
分散分析と他のモデルの関係
第10章 多重比較
多重比較法（Familywise Error Rate：研究全体の第一種の過誤の確率，False Discovery Rate：誤検出の確率）
臨床研究における多重性の問題（複数の水準間の比較，多数の変数に対する検定，複数の時点での検定，サブグループ解析，中間解析）
第11章 相関と回帰
相関と因果
回帰分析
重回帰分析
第12章 ロジスティック回帰分析
二値アウトカムの群間比較の解析（分割表を用いた未調整の解析，層別解析による交絡調整の解析，ロジスティック回帰分析による交絡調整の解析）
変数選択に関する話題（変数選択における注意点，交絡調整のための変数選択，予後因子や予測モデルのための変数選択）
第13章 診断精度指標の評価
性能評価指標
複数の検査の組み合わせ
ROC曲線とAUC
AUCを用いる手法に関する発展的な議論
第14章 生存時間解析
生存時間データとその特徴（打ち切り，生存関数とハザード関数）
生存時間解析で用いられる主な統計手法（生存曲線の推定方法：Kaplan-Meier法，生存関数の群間比較の検定：logrank検定，ハザード関数に対する回帰モデル：Cox回帰モデル）
発展的な話題：比例ハザード性が成立しない場合（制限付き平均生存時間（RMST），重み付きlogrank検定とMaxCombo検定）
発展編 発展的な統計手法
第15章 経時測定データの解析手法
経時測定データ（経時データにおける比較の考え方，時点間相関，欠測）
経時測定データに対する統計手法（反復測定混合効果モデル（MMRM），一般化推定方程式（GEE））
適用事例（MMRMの適用，GEEの事例）
第16章 欠測データの解析手法
欠測データ（欠測による問題点，欠測の種類）
共変量に欠測を伴うデータに対する解析方法
欠測を伴う経時測定データに対する解析方法（LOCF，反復測定混合効果モデル（MMRM），一般化推定方程式（GEE））
欠測メカニズムに関する注意点
第17章 メタアナリシス
系統的レビューとメタアナリシス（系統的レビューとメタアナリシスの実施の流れ）
メタアナリシスの統計手法（固定効果モデルと変量効果モデル，異質性の評価と対応，出版バイアスの評価と対応）
第18章 多変量メタアナリシス
多変量メタアナリシス
診断法のメタアナリシス
ネットワークメタアナリシス
ベイズ流の多変量メタアナリシス
第19章 因果推論
因果効果の定義（個人の因果効果，平均処置効果）
因果効果が推定可能となる条件（割り当てメカニズムの定義，処置の割り当てメカニズム，ランダム化比較試験と3条件）
傾向スコアによる交絡の調整（傾向スコア，傾向スコアによる逆確率重み付け推定量，傾向スコアによる層別解析，傾向スコアによるマッチング推定量，傾向スコア解析における注意点）
実際の研究での傾向スコア解析の利用例
第20章 医学研究におけるベイズ統計学
ベイズ統計学の手法とその特徴（尤度，事前分布，事後分布，予測分布，ベイズ流の回帰モデル）
臨床研究で用いられるベイズ統計学の手法（アダプティブデザインにおけるベイズ統計学の手法，複雑なモデルに基づく解析）
索引
本書の読み方
基本編1 臨床研究
第1章 医学研究データの特徴とまとめ方
データの種類（量的データ，質的データ）
データのまとめ方
代表値表現法（位置の指標，ばらつきの指標，代表値表現の学術論文での報告）
図示表現法
第2章 観察研究のデザイン
観察研究のデザイン（測定のタイミング：横断研究と縦断研究，観察の方向性：前向き研究と後ろ向き研究，コホート研究とケースコントロール研究）
観察研究のリスク評価指標（比・割合・率，リスク比・リスク差，オッズ比）
第3章 交絡とその制御方法
交絡とは
交絡の調整（研究計画時の調整法，解析時の調整法）
第4章 ランダム化
ランダム化の方法（単純ランダム化，ブロックランダム化，層別ランダム化，適応的ランダム化，反応適応的ランダム化，クラスターランダム化）
第5章 臨床試験のデザイン
比較可能性を上げる方法（対照群の設定，ランダム化，盲検化）
一般化可能性を上げる方法（適格基準の設定，解析対象集団の設定，交互作用の評価）
精度を上げる方法（サンプルサイズ設定）
第6章 臨床研究の成果報告
臨床研究の報告ガイドライン
CONSORT（CONSORTチェックリスト，CONSORTフローダイアグラム）
STROBE（STROBEチェックリスト，STROBEにおけるフローダイアグラム，STROBEの活用と意義）
基本編2 基本的な統計手法
第7章 推定：信頼区間とは
推定の方法（点推定，区間推定）
事例：降圧薬ランダム化比較試験における推定の適用（平均の差の点推定と区間推定，割合の点推定と区間推定，割合の差の点推定と区間推定）
ベイズ法による信用区間
第8章 検定：P値とは
検定の手順（仮説の設定，検定統計量の計算，P値の計算，棄却の判定，検定における2種類の過誤）
計算例（平均値の比較，奏効率の比較）
検定と推定
検定の活用と正しい解釈に向けて
第9章 分散分析
分散分析の基本原理
分散分析の具体例と結果の解釈
多元配置分散分析
分散分析と他のモデルの関係
第10章 多重比較
多重比較法（Familywise Error Rate：研究全体の第一種の過誤の確率，False Discovery Rate：誤検出の確率）
臨床研究における多重性の問題（複数の水準間の比較，多数の変数に対する検定，複数の時点での検定，サブグループ解析，中間解析）
第11章 相関と回帰
相関と因果
回帰分析
重回帰分析
第12章 ロジスティック回帰分析
二値アウトカムの群間比較の解析（分割表を用いた未調整の解析，層別解析による交絡調整の解析，ロジスティック回帰分析による交絡調整の解析）
変数選択に関する話題（変数選択における注意点，交絡調整のための変数選択，予後因子や予測モデルのための変数選択）
第13章 診断精度指標の評価
性能評価指標
複数の検査の組み合わせ
ROC曲線とAUC
AUCを用いる手法に関する発展的な議論
第14章 生存時間解析
生存時間データとその特徴（打ち切り，生存関数とハザード関数）
生存時間解析で用いられる主な統計手法（生存曲線の推定方法：Kaplan-Meier法，生存関数の群間比較の検定：logrank検定，ハザード関数に対する回帰モデル：Cox回帰モデル）
発展的な話題：比例ハザード性が成立しない場合（制限付き平均生存時間（RMST），重み付きlogrank検定とMaxCombo検定）
発展編 発展的な統計手法
第15章 経時測定データの解析手法
経時測定データ（経時データにおける比較の考え方，時点間相関，欠測）
経時測定データに対する統計手法（反復測定混合効果モデル（MMRM），一般化推定方程式（GEE））
適用事例（MMRMの適用，GEEの事例）
第16章 欠測データの解析手法
欠測データ（欠測による問題点，欠測の種類）
共変量に欠測を伴うデータに対する解析方法
欠測を伴う経時測定データに対する解析方法（LOCF，反復測定混合効果モデル（MMRM），一般化推定方程式（GEE））
欠測メカニズムに関する注意点
第17章 メタアナリシス
系統的レビューとメタアナリシス（系統的レビューとメタアナリシスの実施の流れ）
メタアナリシスの統計手法（固定効果モデルと変量効果モデル，異質性の評価と対応，出版バイアスの評価と対応）
第18章 多変量メタアナリシス
多変量メタアナリシス
診断法のメタアナリシス
ネットワークメタアナリシス
ベイズ流の多変量メタアナリシス
第19章 因果推論
因果効果の定義（個人の因果効果，平均処置効果）
因果効果が推定可能となる条件（割り当てメカニズムの定義，処置の割り当てメカニズム，ランダム化比較試験と3条件）
傾向スコアによる交絡の調整（傾向スコア，傾向スコアによる逆確率重み付け推定量，傾向スコアによる層別解析，傾向スコアによるマッチング推定量，傾向スコア解析における注意点）
実際の研究での傾向スコア解析の利用例
第20章 医学研究におけるベイズ統計学
ベイズ統計学の手法とその特徴（尤度，事前分布，事後分布，予測分布，ベイズ流の回帰モデル）
臨床研究で用いられるベイズ統計学の手法（アダプティブデザインにおけるベイズ統計学の手法，複雑なモデルに基づく解析）
索引
