横断研究 ・（　　　　）からサンプルを集めて、そのサンプルの集団内での諸因子とその分布を観察し、因子間の（　　　　）を示すのに適している ・横断研究はコホートやケースコントロール研究の（　　　　）もしくは第一段階としての役割を担っている

コホート研究 ・研究対象の（　　）（コホート）をある（　　　　）にわたって観察するタイプの研究であり、観察期間中のアウトカム、たとえば発症、再発、発症率予測因子とアウトカムとの（　　　　）を分析することができる

データは（　　　）と（　　　）データの２つに大別される

比率尺度と間隔尺度は（　　　）データ

順序尺度と名義尺度は（　　　）データ

正規分布の形は（　　　　　　）と（　　　　）で決まる

度数分布表をグラフにしたもの

ヒストグラム ・（　　　　　）をグラフにしたもの ・（　　　　　）とは、データをいくつかの区分に分け、それぞれの区間に含まれるデータの個数（度数）を表の形式で表したもの

分析の目的となる「男女間で握力の平均値に差がある」とする仮説を（　　　　）、「差がない」とする仮説を（　　　　）と呼ぶ

得られたp値がとても小さいかどうかを判断する基準を（　　　　）と呼ぶ

臨床研究の意義と役割 ・臨床研究の実践者は（　　　　）を明確に示すとともに、その研究成果を関連する領域の学術集会や研究論文を通じて（　　　）する役割を併せ持つことになる

臨床研究の意義と役割 ・研究成果を公示したからには、その結果を一般化する方法を検証する役割が発生し、その役割は（　　　）に続く

臨床研究の意義と役割 ・患者の特性は常に医師や看護師による治療や疾患管理など、構成する（　　　　　）の影響を常に受けている ・また患者を把握する物差しすなわち検査・測定の方法や評価指標自体の（　　　）が十分に検討されていない段階では本来の患者の特性をとらえているとはいえない

コホート研究 調査期間が長期にわたることやコストがかかりすぎるなどの欠点はあるが（　　　　）コホート研究が基本となる

データの分布が最頻値（＝平均値）を頂点に左右対称で、平均＝０、標準偏差＝１となる分布を（　　　　）と呼ぶ

標準正規分布の場合（　　　　）＝（　　　）＝（　　　　）

正規分布 特徴 ・（　　　　）である ・（　　　）の観測データが生じる確率が最も大きい

介入研究における留意点 ・多くの検討を重ねる必要があるのは（　　　　）である ・「効果」自体をどのように定義するのか、「治療効果」自体をどんな（　　　）で推し量るかの検証が必要である ・評価表をその対象者に活用する場合の反応性を検証できていないと（　　　　）は検証できない

研究における統計・統計解析の意味 ・集団の中から調査対象者を（　　　）に抽出し、母集団の特徴が反映されている（　　　）を設定する ・そしてこの標本集団を対象にデータを収集・分析し、母集団の状況実態を推測する→（　　　　）推論

研究における統計・統計解析の意味 ・統計学は（　　　）と（　　　）を明確に区別し、標本集団は母集団からの（　　　　）であることを前提とする

平均値、中央値、最頻値の目的

分散、標準偏差、範囲（最小値、最大値）、四分位範囲の目的

（　　　　）は、カテゴリー別の頻度（度数）や割合（％）で提示

（　　　　）はデータの分布や目的に応じて記述統計量を使い分ける

記述統計量の種類 ・データの分布の特徴を把握するうえで、分布の（　　　）と（　　　）の程度をとらえる必要がある ・分布の中心を把握するために（　　　）が用いられることが多い ・一方（　　　）は値の中心から大きく外れている値の影響を受けにくい。（　　　）の強いデータでは中央値の方が分布の中心を示すのに適している

記述統計量の種類 ・分布の広がりの程度を示す統計量には（　　　）、（　　　）（SD）、（　　　）（最小値、最大値）、（　　　　）などが、データの分布の特性に応じて選択的に用いられる

記述統計量の種類 ・分布の中心と広がりを表す２種類の統計量は相性のよい組み合わせがある。１つは平均値と（　　　　）、もう１つは中央値と（　　　）または（　　　）である

箱ひげ図 ひげの下側の末端が（　　　）、ひげの上側の末端が（　　　）を表している

値のばらつきを示す標準偏差と混同されやすい統計値に（　　　　　）がある

（　　　　）→標本平均の誤差範囲

（　　　　）→データのばらつきを示すパラメーター

（　　　　）とは ・母集団について検討したいテーマに関する仮説を立て標本集団から得られたデータを分析してその仮説が正しいかどうか検討すること ・検定方法を選択するためには検討したいテーマが測定可能な変数で具体的に提示されなければならない

統計学的検定法とは ・（　　　）について検討したいテーマに関する（　　　）を立て、（　　　　）から得られたデータを分析して、その（　　　）が正しいかどうか検討すること ・検定方法を選択するためには、検討したいテーマが測定可能な（　　　）で具体的に提示されなければならない

統計学的検定法の選択方法 ・量的データの場合は、分布が（　　　　）とみなすことができるのかどうかなどが検定法を選択するときのカギとなる ・比較対象となる変数が連続データで分布を正規分布とみなすことが難しい場合、分布の型にとらわれない（　　　　）検定が用いられる ・一方、データの正規性を前提とする検定を（　　　　）検定と呼ぶ

p値の意味 ・統計学における（　　　　）（自分が設定した仮説が正しいかどうかを統計的に判定する方法）において元データの指標がサンプルから観察された値と等しいか、それよりも大きな（小さな）値をとる（　　　　）のこと

男女の握力の平均に差はあるのかを調べる ・その結果、使用する検定は（　　　　　）となる

男女の握力の平均に差はあるのかを調べる ・有意水準は、「帰無仮説が正しいにもかかわらずそれを棄却してしまう誤りを生じる確率」でもある ・この誤りは（　　　　）または（　　　　）と呼ばれる ・第一種の誤りを犯す確率は（　　　　）の値である

男女の握力の平均の差はあるのかを調べる ・帰無仮説を検定するとき第一種の誤りの他にもう1つの誤り、「帰無仮説が正しくないにもかかわらずそれを採択してしまう誤り」が存在する ・この誤りは（　　　　）、または（　　　　）と呼ばれる

p値の意味：検定結果の解釈 ・p値は標本で観察された差あるいは比率の（　　　　）を示す指標であり、帰無仮説が真である確率ではない

・２変数間の関連を調べるうえで基本となるのが（　　　　）である ・変数が両方とも（　　　　　）である場合に利用される ・カテゴリー変数同士の関連を調べる場合、まずデータを表にまとめる必要がある ・この表を（　　　　）もしくは（　　　）と呼ぶ

２つの平均の差を検定することである

t検定 ・２つの（　　　　）を検定することである ・t検定を実施するにあたっては一般に間隔・比率尺度で（　　　　）が仮定できる場合において用いられる ・t検定には大まかに（　　　　　）と（　　　　　）の２種類がある

（　　　　）とは分散を使って母平均の差を検定する分析手法３群以上（２群も可）

分散分析とは （　　　）を使って（　　　　）の差を検定する分析手法（　　　）以上（２群以上も可） 帰無仮説：全ての群の母平均が（　　　　） 対立仮説：少なくとも１つの群の母平均が（　　　）

基本データの決定とその管理方法 ・常に（　　　）、（　　　）及び（　　　）の３つのカテゴリー間の関連性を保つ必要がある

帰無仮説は「知っている」と「知らない」が（　　　）である

対立仮説は「知っている」と「知らない」が（　　）である

データ数がn個の場合、自由度は（　　　　）で計算される。

ノンパラメトリック検定 ・分散分析を行うための前提条件 　・従属変数が（　　　）尺度 　・母集団が（　　　）型 　・母集団分散の（　　　）が満たされている

ノンパラメトリック検定 ・対応のない一次元配置分散分析→（　　　　　）検定 ・反復測定分散分析→（　　　　）検定を用いる