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초보자를 위한 친절한 보건의학통계 안내서
많은 의료계 종사자들에게 통계학은 어려운 분야이지만, 통계를 이해하지 못하면 논문을 쓰거나 연구 발표를 하기 쉽지 않다. 아울러 연구 주제를 논리적으로 증명하는 데 통계는 아주 유용한 도구가 된다. 물론 ‘통계학’의 세계는 심오하고 어렵지만 흔히 사용하는 ‘통계 분석’이 모두 어려운 것은 아니다.
훌륭한 통계 프로그램들이 이미 개발되어 있어 연구자 스스로 자료를 분석할 수 있는 시대가 되었다. 하지만 통계 프로그램은 아무 버튼이나 눌러도 정해진 계산을 수행하는 계산기와 같아서 엉터리 같은 분석 결과를 내놓을 수도 있다. 올바른 통계 분석법을 선택하여 제대로 사용하고 결과를 바르게 해석하려면 통계 공부가 필요하다.
이 책은 바로 그런 연구자들을 위한 안내서이다. 신촌세브란스병원의 피부과 임상강사 배정민 선생님이 쓴 ≪닥터 배의 술술 보건의학통계≫는 통계학 지식이 없는 연구자들이 통계의 기본적인 개념을 익힐 수 있도록 안내한다. 특히 복잡하고 어려운 이론을 길게 설명하기보다는 그림을 통해 직관적으로 접근하도록 돕는데, 이를 통해 통계를 쉽게 이해할 수 있다. 더불어 이런 통계에 대한 이해를 바탕으로 연구자가 자신의 연구에 가장 알맞은 분석법을 찾아 활용한다면 더 정확한 분석을 하는 데 도움이 될 것이다.
또한 이 책은 SPSS를 예제로 사용하고 있으며 부록으로 SAS와 R코드도 싣고 있어 다양한 통계 프로그램으로 학습하는 것이 가능하다  

-  목   차  - 

part 1_보건의학통계 시작하기

01 이 여덟 가지만은 꼭 알고 통계를 시작하자
가. 자료의 분류
나. 가설을 검정하는 방법
다. 5% 유의수준과 다중비교
라. 자유도
마. 분포와 검정통계량
바. 중심극한정리
사. 모수적 방법과 비모수적 방법
아. 자료의 탐색 및 정규성 검정

02 두 군의 크기 비교
가. 독립표본 T 검정
나. Mann-Whitney test

03 치료 전과 후의 크기 비교
가. 대응표본 T 검정
나. Wilcoxon signed rank test

04 세 군 이상의 크기 비교
가. 독립된 세 군 이상의 크기를 비교하는 방법
나. 사후분석
다. 일원배치 분산분석
라. Kruskal-Wallis test
마. Jonckheere-Terpstra test

05 비율을 비교하는 방법
가. 카이제곱 검정
나. Fisher의 정확한 검정
다. 선형 대 선형 결합

06 연속형 변수 사이의 선형관계 추정
가. Pearson의 상관분석
나. Spearman의 순위상관분석
다. 단순회귀분석
라. 다중회귀분석

07 생존율의 추정 및 군의 생존율 비교
가. 생존 연구의 준비
나. Kaplan-Meier 생존분석
다. 로그순위법


Part_2 중급 보건의학통계 맛보기

08 이 여덟 가지만 더 알고 중급 통계에 들어가자
가. 95% 신뢰구간
나. 상대위험도와 교차비
다. 지수함수
라. 일반화 선형모형
마. 우도
바. 교란변수와 교호작용
사. 가변수의 설정
아. 단변수 분석과 다변수 분석

09 질병의 위험인자에 대한 연구
가. 로지스틱 회귀분석

10 동일 개체에서 반복적으로 측정된 자료를 분석하는 방법
가. 반복측정 분산분석
나. 자료구조의 변환
다. 선형 혼합모형
라. 일반화 추정 방정식

11 생존율에 영향을 미치는 위험인자에 대한 연구
가. Cox의 비례위험모형

12 질병의 발생률에 대한 연구
가. 포아송 분포
나. 포아송 회귀분석

13 두 치료법의 동등성, 비열등성을 검정하는 방법
가. 동등성 검정과 비열등성 검정
나. 크기의 비열등성 검정 (높을수록 좋은 경우)
다. 크기의 비열등성 검정 (낮을수록 좋은 경우)
라. 비율의 비열등성 검정

[부록1] SAS 코드
[부록2] R 코드

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