目次はじめにアカデミアで活躍する人も、片手間で研究している人も、研究に従事する人は最低限の統計学や疫学に関する知識を兼ね添えている必要があります。医療従事者もその例外ではありませんが、一方で統計学や疫学は一朝一夕で理解し使いこなせるものでもありません。医療で扱う研究では、いわゆる「ザ・統計」といった数字でゴリゴリに武装した統計学・データサイエンスだけではなく、医療界ならではの疫学やデータの見方が存在するため、単純に統計学だけ学べば良いという訳でもありません。そこで本ブログでは、医療従事者が研究を行うに際し必要となる医療統計学や疫学に関し、それぞれ解説していきます。統計学・疫学は各項目が密接に関わっているため、ある程度系統だった理解が必要になります。表すための基本用語:中央値と平均値の違い、分散や標準偏差といった、連続変数にまつわる基本用語を解説します。定義を知っていますか?検定方法の選択やp値の計算などで使う、超大切事項です。正規分布の評価方法:正規分布か否かを判断する方法について解説します。仮説検定と信頼区間:統計学を用いた検定の基本用語である、帰無仮説、p値、信頼区間について解説します。test:2群間で連続変数を比較する検定方法や、その使い分けについて解説します。test:3群以上の比較で必要な、分散分析やF-scoreといった用語について解説します。comparisons:3群以上の比較において、なぜ初めから全ての組み合わせで2群比較をしてはいけないのでしょうか。Fisher:性別などのカテゴリー変数同士の検定について解説します。〜その1:モデルの意味:多変量解析は、実は単純な式(モデル)で表せます。変数やアウトカムの違いによるモデルの違いについて解説します。線形回帰分析〜その2:最小二乗法:統計ソフトがモデルを作り(係数βを決め)、p値を求める過程について解説します。線形回帰分析〜その3:ANOVA:線形回帰分析の観点から、ANOVAついてアプローチしてみます。線形回帰分析〜その4:第2の変数:変数を追加した際のモデルの変化を見極めることが、多変量解析では重要です。多変量解析とVIF:多変量解析の変数選びでしばしば用いられるVIFやトレランス、しっかり理解できていますか?多変量解析の変数は何個まで入れて良いのか:多変量解析で持っているデータ(変数)を入れ過ぎることのデメリットについて解説します。線形回帰分析〜その6:モデルの作り方:多変量解析における変数の選び方について解説します。生存解析Kaplan-Meierの生存曲線:Kaplan-Meier曲線について、統計ソフトrを用いて理解してみましょう。(DAG):疫学の醍醐味である因果推論と、その基本であるDAGについての解説です。データサイエンティストで異なります。チーム内のディスカッションで混乱しないためにも一読をお勧めします。treeの基本的理解のために。treeを用いた様々なアルゴリズムで、より良いモデル作りを目指します。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。英語のコメントは『問い合わせ』からお願いします。関して、ブログの内容を加筆修正し、ブログには書けなかったことも追加で記載しています。オハイオ州に研究留学するも、知識の欠如を痛感。帰国後に再渡米し、ハーバード公衆衛生大学院に進学、MPHを取得。在学中はマサチューセッツ工科大学メンバーとの共同研究などにも関与。Hospitalの小児集中治療医として勤務。人生、乗り越える壁を見つけ続けることは、なかなか簡単ではありませんよね。これまで様々な壁に遭遇してきました。他の誰かの刺激になり、役に立つことを切に願っています。