はじめての医療統計

① 仮説検定の基本的な用語（帰無仮説・対立仮説・有意水準・p値）と考え方・結果の解釈の仕方の解説をします。
② 仮説検定の2種類の誤り（第1種の誤り・第2種の誤り）を説明し、サンプルサイズ設計について説明します。
③ 中間解析、特にα消費関数法を用いた方法を紹介します。
④ 生物学的同等性試験および非劣性試験の考え方、同等性・非劣性マージンについて解説します。

① 線形回帰分析とはどんな場面で用いられるものなのかを説明します。
② 線形回帰分析の仕組みである最小二乗法を説明し、モデルを使用する際の注意点について述べます。
③ リスク比・オッズ比について解説し、コホート研究およびケースコントロール研究との関係性について述べます。
④ ロジスティック回帰でどんなことができるのかを解説します。

① メタアナリシスの基本的な手法である固定効果モデルと変量効果モデル、その違いについて解説します。
② 欠測データ処理の考え方として大変重要な「欠測メカニズム」とはなにかを紹介します。
③ 欠測データ処理の最も基本的な手法である多重代入法について解説します。

① 交絡因子とはなにか、それを調整しないといけない理由は何かについて解説します。
② 層別解析（特にMantel-Haenzelの検定）について解説します。
③ 傾向スコアについて解説します。
④ マッチングおよびIPWによる交絡因子の調整について解説します。

① 生存曲線の推定方法であるKaplan-Meier推定を解説します。
② Cox比例ハザードモデルを説明し、その比例ハザード性の確認の方法を解説します。
③ log-rank検定を解説します。
④ ノンパラメトリック検定の代表例であるWilcoxonの符号順位検定 / Mann-WhitenyのU検定 / Brunner-Munzel検定 / Kruskal Wallis検定を紹介します。