統計を知らない人のためのSAS入門 Ver.9.3対応版

●第1部　SASとは●
プロローグ
●第2部　SASによる統計入門●
第1章　SAS の導入とインストール
第2章　環境整備とはじめての解析
第3章　プログラムの流れと各ウィンドウの役割
第4章　DATA ステップの基礎
第5章　DATA ステップの応用
第6章　プロシジャ（PROCEDURE）に関する考察
第7章　基本統計量を求める
第8章　データを数えるということ（頻度集計）
第9章　検定の考え方（1）
第10章　検定の考え方（2）
第11章　ノンパラメトリックな検定
第12章　多群の比較（1）
第13章　多群の比較（2）
第14章　回帰と相関
●第3部　医療における多変量解析●
第15章　医学における多変量解析（1）
第16章　医学における多変量解析（2）
第17章　SAS に関する考察と小技集
第18章　サンプルサイズの計算方法

Ver.9.3対応版にあたって

●　第1部　SASとは　●

プロローグ

【第1章　SASの導入とインストール】
◆ 1-1 ソフトウェアの価格帯
◆ 1-2 SASの導入
◆ 1-3 SASのインストール
　◇ 1-3-1 setinitはSASの命？
　◇ 1-3-2 まずはシステム要件の確認
　◇ 1-3-3 いよいよSAS本体のインストール
　◇ 1-3-4 優れた学習教材としてのSAS？
　◇ 1-3-5 インストール完了
◆ 1-4 Ver.9.2以降のインストール方法
　◇ 1-4-1 何が変わったのか？
　◇ 1-4-2 システム必要条件
　◇ 1-4-3 旧設定の保存：並行利用のススメ
　◇ 1-4-4 Ver.9.3の新規インストール

●　第2部　SASによる統計入門　●

【第2章　環境整備とはじめての解析】
◆ 2-1 休眠ソフトウェアの存在
◆ 2-2 SASの実行
　◇ 2-2-1 解析のための環境設定
　◇ 2-2-2 解析用データの読み込み
　◇ 2-2-3 解析用データの作成
　◇ 2-2-4 データの加工と解析
　◇ 2-2-5 解析用データの保存「永久データセット」
◆ 2-3 アウトプットの標準設定（Ver.9.3準拠）

【第3章　プログラムの流れと各ウィンドウの役割】
◆ 3-1 「プログラム」のイメージとは？
◆ 3-2 各ウィンドウの役割
　◇ 3-2-1 エディタ
　◇ 3-2-2 ログ
　◇ 3-2-3 エクスプローラ
　◇ 3-2-4 アウトプット
◆ 3-3 プログラミングミスの対策

【第4章　DATAステップの基礎】
◆ 4-1 データとは？
　◇ 4-1-1 そもそもデータって何だろう？
　◇ 4-1-2 意味のある記号こそがデータ
◆ 4-2 SAS データセットにおけるデータ
　◇ 4-2-1 データの種類
　◇ 4-2-2 SAS上の表示
◆ 4-3 SAS データセットの新規作成と書き換え
　◇ 4-3-1 既存データを用いての新規作成
　◇ 4-3-2 SASデータセットの書き換え
◆ 4-4 並べ替え（proc sort）
◆ 4-5 既に並んでいるか？

【第5章　DATAステップの応用】
◆ 5-1 SAS データセットの加工
　◇ 5-1-1 タテかヨコか？
　◇ 5-1-2 DATAステップにおける集計と演算
　◇ 5-1-3 変数の追加と削除
◆ 5-2 DATAとPROC
◆ 5-3 SASデータセットの結合
　◇ 5-3-1 データセットの結合にも？
　◇ 5-3-2 タテ方向の結合：set
　◇ 5-3-3 ヨコ方向の結合：merge
　◇ 5-3-4 タテ方向への結合の新機能

【第6章　プロシジャ（PROCEDURE）に関する考察】
◆ 6-1 「ブラックボックス化」の意味
　◇ 6-1-1 クリックだからわるいのか？
　◇ 6-1-2 たとえプログラミングでも
　◇ 6-1-3 学習支援ツールとしてのSAS
◆ 6-2 プロシジャの種類
　◇ 6-2-1 ほとんどは解析用だが
　◇ 6-2-2 主なプロシジャの簡単な機能説明（解析以外）
◆ 6-3 解析用プロシジャ
　◇ 6-3-1 主な解析用プロシジャ

【第7章　基本統計量を求める】
◆ 7-1 平均値信仰の蔓延
　◇ 7-1-1 事例その1「平均よければすべてよし？」
　◇ 7-1-2 事例その2「50点は50点でも？」
　◇ 7-1-3 基本統計量：平均値以外の要素
　◇ 7-1-4 すべての分布の基本：正規分布（normal distribution）
◆ 7-2 基本統計量を求めるunivariateプロシジャ
　◇ 7-2-1 univariateプロシジャの基礎知識
　◇ 7-2-2 必要情報はどこに？

【第8章　データを数えるということ（頻度集計）】
◆ 8-1 データの収集と解析
　◇ 8-1-1 データ収集一考
　◇ 8-1-2 いらなかったら捨てればいいのか？
　◇ 8-1-3 データの情報量
◆ 8-2 数を数えるとは？
　◇ 8-2-1 計量値化（？）された計数値
　◇ 8-2-2 計数データの集計方法
◆ 8-3 SAS による頻度集計の方法
　◇ 8-3-1 単純な頻度集計の方法
　◇ 8-3-2 クロス集計の仕方

【第9章　検定の考え方（1）】
◆ 9-1 悪魔の証明
　◇ 9-1-1 「あること」と「ないこと」の証明
　◇ 9-1-2 科学における説明義務
◆ 9-2 検定の原理
　◇ 9-2-1 問題意識の設定
　◇ 9-2-2 とにかく差があればよいのか？
　◇ 9-2-3 予定調和？
　◇ 9-2-4 1人歩きするp値
◆ 9-3 SAS による検定の手順
　◇ 9-3-1 適切な検定手法の選択
　◇ 9-3-2 2群間の平均値の差：t検定
　◇ 9-3-3 割合の検定：χ2検定

【第10章　検定の考え方（2）】
◆ 10-1 t検定の存在感
◆ 10-2 対応のある（Paired）話
　◇ 10-2-1 対応のある（Paired）とはどのような状態か？
　◇ 10-2-2 対応のあるデータの例：ダイエットの記録
◆ 10-3 正確検定とは？
　◇ 10-3-1 χ2検定では問題あり？
　◇ 10-3-2 なぜ「正確」なのか？
　◇ 10-3-3 SASによる表現方法

【第11章　ノンパラメトリックな検定】
◆ 11-1 パラメトリックとは？
◆ 11-2 ノンパラメトリックとは？
◆ 11-3 Mann-WhitneyのU検定
◆ 11-4 SASによるノンパラメトリック検定
◆ 11-5 対応のあるノンパラメトリック検定

【第12章　多群の比較（1）】
◆ 12-1 3群以上の比較
◆ 12-2 ｔ検定×3回＝？
◆ 12-3 分散分析による解析
◆ 12-4 SASによる分散分析の方法
◆ 12-5 どの組合せに差が？〜多重比較〜

【第13章　多群の比較（2）】
◆ 13-1 Mann-Whitney検定×3＝？
　◇ 13-1-1 Kruscal-Wallis検定
　◇ 13-1-2 SASによる表現方法
◆ 13-2 ノンパラメトリック検定の多重比較
◆ 13-3 二元配置分散分析
　◇ 13-3-1 要素が増えると？
　◇ 13-3-2 SASではどうする？

【第14章　回帰と相関】
◆ 14-1 回帰と相関とは？
◆ 14-2 いろいろな相関（？）
◆ 14-3 SASによる相関係数の求め方
◆ 14-4 いろいろな回帰
　◇ 14-4-1 単回帰と重回帰
　◇ 14-4-2 重回帰分析の変数
◆ 14-5 SAS による回帰分析
　◇ 14-5-1 単回帰分析
　◇ 14-5-2 重回帰分析

●　第3部　医療における多変量解析　●

【第15章　医学における多変量解析（1）】
◆ 15-1 医学における多変量解析の必要性
◆ 15-2 ロジスティック回帰
　◇ 15-2-1 ロジスティック回帰とは？
　◇ 15-2-2 SASによる手順
◆ 15-3 生存時間に関する基礎知識
　◇ 15-3-1 「生きている」という意味
　◇ 15-3-2 イベント発生と打ち切り
　◇ 15-3-3 生存時間の計算方法
　◇ 15-3-4 SASによる生存時間解析

【第16章　医学における多変量解析（2）】
◆ 16-1 多変量＋生存時間＝？
◆ 16-2 Coxの比例ハザードモデル
　◇ 16-2-1 何で必要なのか？
　◇ 16-2-2 基本的な考え方
◆ 16-3 SAS によるCoxの比例ハザードモデルの実行

【第17章　SASに関する考察と小技集】
◆ 17-1 SAS の売りとは何か？
◆ 17-2 SAS 関数小技集217
　◇ 17-2-1 演算関数217
　◇ 17-2-2 データの加工と形成219
　◇ 17-2-3 p値に関する小技

【第18章　サンプルサイズの設定】
◆ 18-1 サンプルサイズの設定とは何か？
◆ 18-2 どうして設定する必要があるのか？
◆ 18-3 臨床的有意と統計的有意
　◇ 18-3-1 統計的有意の意味
　◇ 18-3-2 臨床的有意とは？
◆ 18-4 proc powerとは？
　◇ 18-4-1 症例数設定の基本
　◇ 18-4-2 なぜproc samplesizeではない？
◆ 18-5 理論とSASによるプログラム例
　◇ 18-5-1 t検定の場合
　◇ 18-5-2 χ2検定の場合
　◇ 18-5-3 応用編：Log-rank検定の場合

索引