【目次】
第１章 統計基礎
1 量的データと質的データの違いは?
2 対応のあるデータと対応のないデータの解析の違いは?
3 標準偏差と標準誤差の違いは?臨床研究ではどう使い分ける?
4 検定と推定の違いは?
5 等分散と不等分散の違いは?
6 パラメトリックとノンパラメトリックの違いは?
7 帰無仮説と対立仮説の違いは?
8 片側検定と両側検定の違いは?
9 αエラーとβエラーの違いは?
10 説明変数と目的変数の違いは?
11 決定係数と自由度調整済み決定係数の違いは?
第2章 研究デザイン
12 前向き研究と後ろ向き研究の違いは?
13 ITT，FAS，PPSの違いは?
14 二重盲検，単盲検，非盲検の違いは?
15 並行群間比較試験とクロスオーバー試験の違いは?
16 優越性，非劣性，同等性試験の違いは?
17 探索的試験と検証的試験の違いは?
18 検証的なP値と名目上のP値の違いは?
⋯など
第3章 解析の使い分け
20 ヒストグラムと箱ひげ図の違いは?
21 t検定とF検定の使い分けは?
22 t検定とウィルコクソンの順位和検定(マンホイットニーのU検定)の使い分けは?
23 スチューデントのt検定とウェルチのt検定の使い分けは?
24 t検定と分散分析の使い分けは?
25 一元配置分散分析と二元配置分散分析の違いは?
26 3群以上の場合，分散分析をしてから多重比較をするのは正しい?
27 カイ二乗検定とフィッシャーの正確確率検定の使い分けは?
28 ピアソンの相関係数とスピアマンの相関係数の使い分けは?
29 相関と回帰分析の使い分けは?
30 重回帰分析とロジスティック回帰分析の使い分けは?
⋯など
第4章 統計の実践
35 連続データをカテゴリに分けるメリットやデメリットは?
36 連続データの要約には平均値と中央値のどちらを使う?
37 例数と件数の違いは?
38 有害事象，副作用，副反応の違いは?
39 4件法や5件法のデータは，連続量かカテゴリカルデータのどちらで扱う?
40 多重性の調整にはどんな方法がある?
41 交絡因子を調整する方法として，多変量解析と傾向スコアを用いた解析の違いは?
42 欠測値への対処方法は?
43 相関係数と偏相関係数の違いは?
44 偏回帰係数と標準偏回帰係数の違いは?
45 層別解析とサブグループ解析の違いは?
46 実測値，予測値，残差の違いは?
47 サンプルサイズ計算と検出力計算の違いは?
48 多変量解析に含める説明変数の決め方はどうする?
49 予後因子と予測因子の違いは?
⋯など
