生存時間解析 応用編
SASによる生物統計
内容紹介
目次
著者紹介
生存時間解析の方法論は急速な進歩をとげ、現場におけるSASの重要性も増している。本書は、実務家が実際の臨床試験で活用できるよう、その最新機能と統計手法について具体例やプログラムをまじえ、詳細に解説する。SASの最新バージョンに対応した待望の応用編。
まえがき
第1章 SASによる生存時間解析の応用にむけて
1.1 生存時間解析とSAS
1.2 生存関数とハザード関数
1.3 本書で扱うデータ概要
1.4 ODS Graphicsによるグラフの出力
第2章 生存関数のノンパラメトリックな推定と検定（LIFETESTプロシジャ）
2.1 ノンパラメトリックな生存関数とハザード関数の推定
2.2 生存関数の群間比較
第3章 コックス回帰によるハザード比の推定とその拡張（PHREGプロシジャ）
3.1 PHREGプロシジャによる様々な線型仮設に対する検討
3.2 共変量および多重性の調整
3.3 最大対比法の適用
3.4 モデルの評価
3.5 フレイルティモデルと周辺コックスモデルによるクラスター生存時間データの解析
第4章 生存時間解析における例数設計（POWERプロシジャ）
4.1 生存時間解析における例数設計の概要
4.2 フリードマンの方法とショーンフェルドの方法
4.3 POWERプロシジャによる生存時間解析の例数設計
参考文献
事項索引
英文索引
SASプロシジャ関連索引
第1章 SASによる生存時間解析の応用にむけて
1.1 生存時間解析とSAS
1.2 生存関数とハザード関数
1.3 本書で扱うデータ概要
1.4 ODS Graphicsによるグラフの出力
第2章 生存関数のノンパラメトリックな推定と検定（LIFETESTプロシジャ）
2.1 ノンパラメトリックな生存関数とハザード関数の推定
2.2 生存関数の群間比較
第3章 コックス回帰によるハザード比の推定とその拡張（PHREGプロシジャ）
3.1 PHREGプロシジャによる様々な線型仮設に対する検討
3.2 共変量および多重性の調整
3.3 最大対比法の適用
3.4 モデルの評価
3.5 フレイルティモデルと周辺コックスモデルによるクラスター生存時間データの解析
第4章 生存時間解析における例数設計（POWERプロシジャ）
4.1 生存時間解析における例数設計の概要
4.2 フリードマンの方法とショーンフェルドの方法
4.3 POWERプロシジャによる生存時間解析の例数設計
参考文献
事項索引
英文索引
SASプロシジャ関連索引
