データ分析の方法論としての統計学は、現代社会に於ける基礎知識として非常に重要な役割を占めており、文系・理系問わず必須スキルとされる。医療分野でも同様で、膨大な検査データ、薬物の作用・効果の治験データ、保健所での調査データなど、統計学が活躍する場面は非常に多い。 実際の現場でのデータ処理は解析ソフトを使うことがほとんどであるが、分析結果が患者の健康や生命に直結する分野であることから、運用には一層の精確さが求められ、そのためには統計学に関する数学的な理解をしていることが必要不可欠である。そこで本書は、必要であれば高校〜大学教養程度の数学のトピックも積極的に記述をし、解析ソフトに頼りきりの曖昧な知識ではなく、理論的な根拠に基づいた確乎たる知識を身に着けられるような構成で執筆をしている。 例題や演習には医療系の問題を豊富に用意し、医療系の学生が無理なくステップアップを図れるよう配慮した。 第1章 資料の整理 1.1 変数の分類 1.2 度数分布表とヒストグラム 1.3 代表値と散布度 1.4 2 次元データ 第2章 確率 2.1 確率の定義 2.2 条件付き確率と事象の独立性 2.3 ベイズの定理 2.4 ベルヌーイ試行 第3章 確率分布 3.1 確率変数と確率分布 3.2 期待値（平均）と分散 3.3 二項分布 3.4 正規分布 3.5 二項分布の正規近似 3.6 ポアソン分布 第4章 標本分布 4.1 母集団と標本 4.2 標本平均の分布 4.3 標本比率の分布 4.4 χ2乗分布 4.5 t分布 4.6 F分布 第5章 推定 5.1 点推定 5.2 区間推定の考え方 5.3 母平均の区間推定 5.4 母分散の区間推定 5.5 母比率の区間推定 第6章 仮説検定（基礎編） 6.1 仮説検定の考え方 6.2 母平均の検定 6.3 母分散の検定 6.4 母比率の検定 第7章 仮説検定（応用編） 7.1 適合度の検定 7.2 独立性の検定 7.3 母平均の差の検定（対応がない場合） 7.4 母平均の差の検定（対応がある場合） 7.5 母分散の比の検定 7.6 母比率の差の検定 7.7 ノンパラメトリック検定 第8章 分散分析法 8.1 1元配置法 8.2 2元配置法 第9章 相関と回帰 9.1 質的データの相関，関連 9.2 重回帰分析 9.3 ロジスティック回帰分析 付録 A.1 各定理の証明および補足事項 A.2 付表 参考文献 索引