数学的な証明を大胆に省き，例題を解きながら統計手法を学ぶことで，実践的な能力を身につけられるロングセラー教科書の改訂第7版．医学統計で用いられるほとんどの手法をカバー．今改訂では，導入として「統計学を学ぶために」の章を新設したほか，キャラクターを活用しより親しみやすい紙面構成に刷新．むずかしいと思われがちな統計学を，苦手意識を持つことなく学習できる．これから統計を学ぶ学生必読の一冊． 【主要目次】 1　はじめに 2　統計学を学ぶために 　A　統計学をやさしく学ぶために 　B　統計学とは何を学ぶ学問なのか？ 　C　統計学を学ぶ理由 　D　まとめ 3　医学統計学の基礎 　A　データの形 　B　母集団と標本 　C　データの収集デザイン 　D　母数と統計量 4　データの記述と用いる指標 　A　データの記述 　B　中心的傾向を示す指標（代表値） 　C　散らばりを示す指標（散布度） 　D　関連性を表す指標 5　確率と確率分布 　A　確率 　B　確率分布 6　統計的推測 　A　検定と推定 　B　仮説検定 　C　p値について 7　2群の比較 　A　対応のない2群の差の検定 　B　対応がある2群の差の検定 　C　一標本検定 8　分割表の解析 　A　独立性の検定 　B　適合度の検定 　C　McNemar（マクネマー）検定 　D　その他の方法 9　区間推定 　A　平均の区間推定 　B　平均の差の区間推定 　C　分散の区間推定 　D　割合の区間推定 　E　オッズ比とその区間推定 10　相関係数の検定と区間推定 　A　Pearson（ピアソン）相関係数の検定と区間推定 　B　Spearman（スピアマン）順位相関係数の検定 11　回帰分析 　A　単変量解析と多変量解析 　B　線形回帰分析とロジスティック回帰分析 　C　線形回帰分析 　D　ロジスティック回帰分析 12　分散分析 　A　一元配置法と分散分析 　B　二元配置法 　C　多重比較 13　生存時間解析 　A　生存時間解析の基礎 　B　生存確率関数の推定 　C　2群の生存確率関数の差の検定 　D　Cox（コックス）回帰分析 14　ROC曲線 　A　有病状態と検査結果 　B　検査の指標 　C　感度と特異度の関係 　D　高感度検査と高特異度検査 　E　検査前確率と検査後確率 　F　ROC曲線（受診者動作特性曲線） 15　サンプルサイズの設計 　A　なぜサンプルサイズを設計するのか？ 　B　サンプルサイズ設計の考え方 16　疫学・保健統計 　A　因果関係の基本となる情報 　B　原因および結果を測る情報を得るためのサンプリングデザイン 　C　原因や結果の代表値 　D　関連性を測る指標 　E　多変量解析による変数の調整 　F　関連性と因果関係 　G　基本的な保健指標 　H　データ解析の心得 　I　倫理指針の適用 　J　利益相反（COI）の開示 　K　統計法の改正（「行政のための統計」から「社会の情報基盤としての統計」へ） 　L　ビックデータ時代の統計解析 付表 参考図書 索引