l.　基本的な考え方
　1.1　はじめに
　1.2　確率変数，確率分布，標準的表記法
　1.3　分布の特性:平均値，中央値，分散
2.　有意性検定
　2.1　はじめに
　2.2　ひとつの例
　2.3　有意性検定に共通する特徴
3.　2×2分割表に対するフィッシャーの検定
　3.1　はじめに
　3.2　検定の詳細
　3.3　フィッシャーの検定のための統計数値表の利用
4.　分割表の近似的な有意性検定
　4.1　はじめに
　4.2　2×2分割表のX2検定
　4.3　長方形分割表のX2検定
　4.4　X2分布の統計数値表の使い方
5.　2×2分割表に関する注意事項
　5.1　はじめに
　5.2　2×2分割表の併合
　5.3　対応のある2値データ
6.　カプラン―マイヤー法とアクチュアリー生存曲線
　6.1　はじめに
　6.2　カプラン―マイヤー推定値の一般的性質
　6.3　カプラン―マイヤー推定値の計算法
7　生存曲線を比較するためのログランク検定(マンテル―ヘンツェル検定)
　7.1　はじめに
　7.2　検定の詳細
　7.3　ログランク検定の計算一簡単な例
　7.4　もっと実際的な例
8.　正規分布とは
　8.1　はじめに
　8.2　正規分布の基本的特徴
　8.3　正規分布と有意性検定
　8.4　正規分布と信頼区間
　8.5　正規分布表の利用
9.　正規分布データの解析
　9.1　はじめに
　9.2　予備的考察
　9.3　1標本の解析
　9.4　正規分布に基づく比較
　9.5　等分散性の検定
10.　医学データの線形回帰モデル
　10.1　はじめに
　10.2　歴史的注釈
　10.3　線形重回帰
　10.4　相関
　10.5　分散分析
11.　ロジスティック回帰
　11.1　はじめに
　11.2　ロジスティック回帰
　11.3　2×2分割表における推定
　11.4　前例の再解析
　11.5　用量―反応データの解析
12.　比例ハザード回帰分析
　12.1　はじめに
　12.2　死亡率に対する統計モデル
　12.3　リンパ腫の例
　12.4　時聞依存性共変量の利用
13.　経時データの解析
　13.1　はじめに
　13.2　リャン―ジーガー回帰モデル
　13.3　多状態モデル
14.　データ解析
　14.1　はじめに
　14.2　質の高いデータ
　14.3　初期的解析と探索的解析
　14.4　主要な解析
　14.5　副次的な解析
　14.6　多重比較の問題
15.　標本サイズの問題
　15.1　はじめに
　15.2　標本サイズ計算の一般論
　15.3　標本サイズ計算の2つの仮想例
　15.4　小規模試験の危険性
16.　臨床試験のデザイン
　16.1　はじめに
　16.2　一般的な事項
　16.3　無作為化と既存対照
　16.4　要因デザイン
　16.5　繰り返し有意性検定
　16.6　逐次解析
17.　臨床試験に関する追加説明
　17.1　はじめに
　17.2　代用マーカー
　17.3　実薬対照試験(同等性試験)
　17.4　複数の評価項目
　17.5　3つ以上の治療グループ
　17.6　有効性／毒性試験の逐次デザイン
18.　疫学における利用
　18.1　はじめに
　18.2　疫学研究
　18.3　相対リスクモデル
　18.4　オッズ比モデル
　18.5　交絡と効果の修飾
　18.6　マンテル―ヘンツェル法
　18.7　臨床疫学
文　献
索　引