医療や公衆衛生をはじめとする健康科学全般へのデータサイエンスによるアプローチであるヘルスデータサイエンスが脚光を浴びつつある。本書は、ヘルスデータサイエンスの中でも中心的な位置を占める統計的分析法について、事例をもとにわかりやすく解説している。 統計学の基本事項から始まり、連続データおよびカテゴリカルデータの分析に関する基礎および応用例、そして近年話題の統計的因果推論や機械学習の諸手法などの幅広いトピックを扱う。中でもヘルスデータの分析法として多用されている重回帰分析やロジスティック回帰には、多くのページを費やして丁寧に説明されている。また、ヘルスデータに特有な、裾の重い分布や特定の値のデータが極端に多いような混合分析などの事例も含まれている。 医療や公衆衛生に関連する学生・大学院生および社会人を読者に想定し、数式をほとんど用いずに、実例とその分析結果を中心に説明している。大学初年級の確率・統計の基礎は前提としているものの、重要な概念やモデルについては直感的でわかりやすい丁寧な説明が付されている。 本書は、米国ワシントン大学の公衆衛生学部の大学院で実際に行われている授業に基づいて執筆されており、その意味でこの分野のグローバルスタンダードを体現していると同時に、米国でのヘルスデータサイエンス教育において、大学院生がどのような内容を学んでいるかを知ることができる。