看護統計学入門 (第2版)

看護統計学入門 (第2版)

 

著者名:大木秀一 著

出版社:医歯薬出版

出版年月:2016年11月


書籍

ISBNコード:9784263236833

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価格:¥3,456(税込)

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目次情報 内容紹介 推薦人

 改訂にあたって
 はじめに
 本書の基本構成
 (Column)ナイチンゲールと統計学
 (Column)ベイズ統計学について
第1部 統計学の基礎
 1 統計学とは
  統計学ってなんだろう
  統計学と数学
  統計学の歴史と発展
  学問領域ごとの統計学の発展
  統計学の学習ポイント
 2 基本的な用語とデータについて
  本書で使う基本的な用語
  データの種類の特徴をつかみましょう
  尺度水準とデータの分類
   尺度水準
   質的データと量的データ
   離散データと連続データ
   量的データの質的データへの変換
 3 記述統計と推測統計の区別
  記述統計と推測統計
  記述統計とは
  推測統計とは
  記述統計と推測統計の学習目標
  標本あるいは統計量という用語について
  データの種類と学習目標
  1変数と2変数
第2部 記述統計
 4 1変数の記述統計-データの図表化と数値要約
  図表化と数値要約によるデータの要約とその特徴
  質的データと量的データの要約の概要
  質的データの図表化
  量的データの図表化
   度数分布表の作成手順
   ヒストグラムの作成
   累積度数や累積相対度数が役立つ場合
   階級の個数の設定方法
   ヒストグラムから何を読み取るのか
   ヒストグラム以外の図示の方法(参考)
  分布の特徴を数値要約します
   代表値-分布の中心傾向
   パーセンタイル(百分位)(参考)
   質的データの数値要約(参考)
   散布度-ばらつきの指標
   数学的な証明(参考)
   変動係数-平均値が異なる場合のばらつきの比較の指標
   標準偏差の意味
   異なる分布の比較
   平均値と中央値の数学的な意味(参考)
   平均値と標準偏差の提示が適切でない場合
  歪度〈わいど〉と尖度〈せんど〉-分布の形状の指標
  推測統計につながる重要な考え方
   データの線形変換と平均値・分散
   標準化と標準得点
   度数分布表から平均値と分散を求めます
  ヒストグラムで縦軸に何を選べばよいでしょうか
   究極のヒストグラム
  量的データにおける理論的な分布曲線
 5 2変数の記述統計-変数間の関係を探る
  2変数を同時に扱うこと
  2変数の扱い方
  関連・相関・関係
  質的2変数の関連
   クロス集計
   クロス表の基本用語
   クロス表の縦と横の変数および相対度数
   質的2変数の関連の図示
   質的2変数の関連の考え方
   クロス表を理解するための独立と関連の例
   質的2変数が独立な状態を数式で表します
   観測度数と期待度数
   クロス表の関連の指標
   シンプソンのパラドックス(参考)
   クロス集計以前の非合理的な判断
  量的2変数の図表化
   散布図
   相関表
   量的2変数の関係の数値要約-相関分析
   一般的な式(参考)
   対象数や単位に依存しない指標(無名数)(参考)
   高校数学の知識で相関係数を理解したい人のために(参考)
   量的2変数のやや高度な分析-回帰分析
   回帰の意味(参考)
  質的データ(名義尺度)と量的データの関係の指標-相関比
   相関比のイメージ
   統計用語の名称に関する補足(参考)
  分散分析
   平方和の分解
  今後の学習に向けて
第3部 推測統計への準備
 6 推測統計を学ぶための準備-確率について
  統計学における確率論とは
  確率・確率変数・確率分布
   確率(probability)
   確率変数と確率分布
  確率分布
   離散型の確率変数の確率分布
   連続型の確率変数の確率分布
  確率変数の平均値(期待値)と分散
   求め方
   性質
  母集団のモデルになるさまざまな確率分布
   離散型の確率分布
   連続型の確率分布
   生物学的特徴に正規分布を当てはめる理由(参考)
   面積95%区間について(補足)
  確率変数の和と期待値の性質
   確率変数の和
   √n法則(参考)
   正規分布の再生性
   正規分布の再生性の具体例(参考)
   二項分布―比率の問題を考える基本
   大数の法則と中心極限定理
 7 推測統計の基本的な考え方-部分から全体を推測する仕組み
  推測統計を学習するにあたって
   推測統計に必要な考え方の概要
  母集団と標本
   母集団に関して(補足)
   標本調査が必要になるわけ
   有限母集団と無限母集団
   母数と統計量
  統計学で推測できること
  標本の選び方
   確率変数としての標本
   標本の実現値
   母集団をデータの発生装置と考えます
  標本誤差
   人は標本がばらつくことを無意識に知っています(参考)
  母集団の分布と標本データの分布
   母集団の分布(母集団分布)
   母集団の分布の具体的なイメージ
   母集団の分布が連続型の場合のイメージ
  母集団の特徴を表す値と推測に使う値
   母集団の平均値と分散
   標本平均と標本分散
   標本分散と不偏分散(補足)
  統計量の分布-推測の基本となる最も重要な考え方
  母集団分布と標本分布の関係
   標本平均の標準誤差-平均値の分布のばらつき
   標準偏差と標準誤差
   標準誤差の解釈
  ばらつきに関する用語の整理
  推測の仕組みを考える場合の数学的基本-定数と変数の区別
  パラメトリックとノンパラメトリック
   パラメトリックな場合
   ノンパラメトリックな場合
 8 正規母集団の標本分布
  正規母集団ないし正規近似による推測統計
   正規母集団の特徴
   正規母集団の標本平均・標本分散の標本分布
  正規母集団の1標本問題-母数推測の4つのパターンと標本分布
   パターン1:母分散が既知のときの標本平均の標本分布-母平均の推測
   パターン2:母平均が既知のときの標本分散の標本分布-母分散の推測
   パターン3:母平均が未知のときの標本分散の標本分布-母分散の推測
   パターン4:母分散が未知のときの標本平均の標本分布-母平均の推測
   t分布の発見(参考)
   正規母集団の標本平均と標本分散の標本分布のまとめ
  標本比率の標本分布(二項分布の正規近似の応用)
  標準誤差に基づく標本サイズの見積もり
  正規母集団の2標本問題
   独立な2群の標本平均の差の標本分布(対応がない場合の母平均の差の推測)
   母分散が未知で大標本の場合(参考)
   正規母集団の標本分散の比の標本分布(F分布)
   標準正規分布・χ2分布・t分布・F分布の関係(参考)
   正規母集団で対応のある場合の平均値の差(前後比較)
  平均値に関する推測のまとめ-標準化と面積95%区間
   標本サイズとt値の関係(参考)
  さまざまな確率分布(母集団分布と標本分布)の関係
  量的な2変数の関係の推測
 9 推定と検定を具体的に考えてみる
  母集団分布が既知の場合を考えてみる(発想の転換)
   問題設定
   区間推定-母平均のありそうな区間を求める
   検定-母平均160cmが正しいのか確率的に確かめる
  推測統計の基本的な考え方のまとめ
  現実の標本調査では
  推定と検定に向けて
第4部 推測統計(推定と検定)
 10 推定-母数の存在する範囲を確率的に推定する
  推定とは
   点推定と区間推定
   点推定-母数のより良い推定量とは
  区間推定の基本用語
   区間推定の具体的な方法
   平均値に関する区間推定に使う1次不等式
   面積95%区間から95%信頼区間へ-統計量からみるか母数からみるか
   95%信頼区間の意味
  正規母集団の母数の区間推定の4パターン
   パターン1:母分散が既知のときの母平均の区間推定
   パターン2:母平均が既知のときの母分散の区間推定
   パターン3:母平均が未知のときの母分散の区間推定
   パターン4:母分散が未知のときの母平均の区間推定
  母比率の区間推定
  2標本問題-母平均値の差の区間推定
   母分散が等しい場合
   母分散が等しいと仮定できない場合
  区間推定の精度の評価
   母数の既知と未知と推定精度
   標本サイズと推定精度
   標本の大きさ(調査対象数)の見積もり方(参考)
 11 検定(統計的仮説検定)-仮説の正しさを確率的に判断する
  もう一度区間推定と検定ついて
  検定の発想-1
  検定の発想-2
  検定の手順
   ステップ1:仮説を立てる(“差なし”仮説と“差あり”仮説)
   ステップ2:検定に使う標本統計量(検定統計量)の選択
   ステップ3:仮説の正否の判断基準となる確率(有意水準)の決定
   ステップ4:実際のデータから検定統計量の実現値を求めます
   ステップ5:仮説の判断
  有意確率(p値)について
  両側検定と片側検定
  検定の実際(パラメトリックな場合)
   1標本の母数の検定
   2標本問題
  χ2分布を用いた質的データに対するノンパラメトリックな検定(いわゆるχ2検定)
   適合度の検定
   4分クロス表の独立性の検定
   χ2 (1)の右側5%が4に近い理由(参考)
   クロス表の独立性の検定
   χ2検定と両側検定・片側検定(補足)
   適合度や独立性の検定にχ2分布を利用できるわけ(参考)
   順序尺度で表された質的データの関連(参考)
   クロス表のセルの度数が少ない場合の問題
   多重比較(参考)
  検定の本質的な限界-正しく理解するために
   検定の非対称性
   2種類の過誤-αエラーとβエラー
   αエラーとβエラーの記憶の仕方(参考)
   検出力分析(発展)
  推測統計のまとめ-区間推定と両側検定の類似と相違
   統計的な推測における間違いとは
   平均値に関する統計量の式の構造を正しく理解しましょう
   区間推定と両側検定の結果の解釈
   検定の結果と推定の結果の情報量の違い
第5部 まとめ(統計学の理論と実際の調査研究について)
 12 統計学の理論と現実の調査研究のギャップを考える
  理論と現実のギャップ
  推測統計学的な概念の問題
   母集団の具体的なイメージをもつ
   母集団からの対象の代表性と結果の一般化
   母集団の再設定を考える
   無限母集団からの無作為抽出とは
   標本調査の本質的な意味(参考)
   無作為抽出は本当に可能なのだろうか
   母集団は厳密には正規分布に従わない
   統計解析の前提条件をどこまで考えるか
   統計解析の目的を考える
   確実な記述統計の重要性
  統計学を超えた問題
   量的な調査研究のなかでの統計学の位置づけ
   実際的な解釈は統計学的な解釈に優先します
   統計学で扱える誤差-統計学の限界
   道具としての統計学の有用性
   統計学の学習目標と今後の学習に向けて
  『量的な看護研究のきほん』へ
  『基本からわかる看護疫学入門(第2版)』へ

 参考文献
 索引

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