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検証の精度を上げるために重要な因果推論の考え方が学べる！
「○○したからこうなった」「○○すればこうなる」という原因と結果の関連性を推測する因果推論の考え方は、医療分野で根拠に基づく治療を実践する際にはとても重要です。本書は因果推論の考え方を柱に、疫学や統計学の基本からデータをもとに検証の精度を上げる（エビデンスの質を高める）にはどうすればいいのか、調査や研究を実施する際に役立てられる手引書となっています。

第1部　基本編
第1章　集団を対象にするときの考え方の基本
1.1　集団の様子が知りたいのです
1.2　ランダムに対象者を選びましょう
1.3　ランダムに対象者を選べません
1.4　例題で考えてみよう
1.5　おわりに
この章のポイント!!

第2章　データの尺度
2.1 データには種類があります
2.2　各尺度が持つ情報の量は違います
2.3　おわりに
この章のポイント!!

第3章　集団の様子を表現します（記述統計）
3.1 記述統計手法
3.2　1項目についての把握
3.3　2項目間の関連性を把握
3.4　おわりに
この章のポイント!!

第4章　集団の様子を推測します（推測統計）
4.1　推測統計手法
4.2　推定
4.3　検定
4.4　推定と検定の関係
この章のポイント!!

第2部　因果推論編
第5章　因果推論の基本
5.1　演繹と帰納
5.2　カウンターファクチュアルモデル
5.3　ランダム化比較研究
5.4　エビデンス
この章のポイント!!

第6章　研究のデザイン（データの集め方）
6.1 研究の分類
6.2　いろいろな研究デザイン
6.3　おわりに
この章のポイント!!

第7章　研究のデザインと因果の指標
7.1　用語の定義
7.2　ランダム化比較研究・コホート研究
7.3　ケース・コントロール研究
7.4　ケース・コホート研究
7.5 まとめ
この章のポイント!!

第8章　バイアス
8.1　研究結果のずれ
8.2　交絡バイアス
8.3　おわりに
この章のポイント!!

第3部　実践・発展編
第9章　研究計画とデータ管理
9.1　研究計画
9.2　データ管理
9.3　おわりに
この章のポイント!!

第10章　データ分析と結果の公表
10.1　データ分析の大まかな流れ
10.2　検定手法の使い分け
10.3　各種検定手法の紹介
10.4　おわりに
この章のポイント!!

第11章　検定に関するいろいろな問題
11.1　両側検定、片側検定
11.2　帰無仮説は支持できません
11.3　同等性、非劣性を示す検定
11.4　第1種の過誤
11.5　多重性の問題
11.6　第2種の過誤、検出力、必要症例数
11.7　おわりに
この章のポイント!!

第12章　中心極限定理
12.1　中心極限定理
12.2　区間推定
12.3　区間推定と検定の関係
この章のポイント!!

第13章　発生率と生存時間分析
13.1　発生率
13.2　カプラン・マイヤー（Kaplan-Meier）法
13.3　検定による比較
13.4　おわりに
この章のポイント!!