リハビリテーション医療のためのデータサイエンス
対馬栄輝・編
【目次】
第1章 リハビリテーション医療におけるデータサイエンスの意義
第2章 データをとるとは？
第3章 データの整理・基本的な改変Rコマンダーの操作
第4章 グラフの種類・意味・観察
第5章 データの違いを調べる―2群の差，対応のある2変数の差―
第6章 データの違いを調べる―3 群以上の差，共変量を考慮した差―
第7章 データの違いを調べる―対応のある3変数以上の差―
第8章 データの関連度合いを調べる
第9章 データの関係度合いを調べる
第10章 現象の原因を見つける
第11章 群間の差を見つける
第12章 データを縮約する
第13章 感度と特異度を調べる：ROC曲線
第14章 判断指標を作ってみる：決定木分析
第15章 機械学習の紹介
第2章 データをとるとは？
第3章 データの整理・基本的な改変Rコマンダーの操作
第4章 グラフの種類・意味・観察
第5章 データの違いを調べる―2群の差，対応のある2変数の差―
第6章 データの違いを調べる―3 群以上の差，共変量を考慮した差―
第7章 データの違いを調べる―対応のある3変数以上の差―
第8章 データの関連度合いを調べる
第9章 データの関係度合いを調べる
第10章 現象の原因を見つける
第11章 群間の差を見つける
第12章 データを縮約する
第13章 感度と特異度を調べる：ROC曲線
第14章 判断指標を作ってみる：決定木分析
第15章 機械学習の紹介
【記事】
医療専門職（特にリハビリに携わる専門職）としてデータサイエンスの基本能力を備える必要性が高まっていますが、理工系や教養系のデータサイエンスの教科書は多数あるものの、医療系はあまり多くありません。本書は、そのリハビリテーション医療で必要なデータサイエンスの統計解析の実践書（入門書）となっています。また現在、文部科学省で教育強化分野として「データサイエンス」を取り上げており、教養科目として同分野の講義が展開していく予定があります。これまで統計学などを学んできている個人の自学習用としても、将来的には医療系の大学で用いる教科書としても活用できる内容として取りまとめました。