バイオ統計学が対象とする｢臨床｣｢環境｣｢ゲノム｣の分野ごとに具体的なデータを中心にすえて、確率的推論、データ収集の計画、データ解析の基礎と方法を明快に分かりやすく述べた、わが国初めてのバイオ統計学テキストシリーズである。本書は、医学や医療に志す学生のテキストとして使用できるように、高等学校｢数学1」・｢数学2｣程度の数学的バックグラウンドの読者に理解できるよう配慮してある。また、久留米大学、九州大学、東京理科大学医薬統計コースで行った講義ノートをベースにしており、具体的な医療事例を使って、統計を理解できるようになっている。内容はベイズの定理とその応用、統計的推定・検定、分散分析、回帰分析、ロジスティック回帰分析の基礎を解説する。

著者が実際の現場で集めたフィールドデータを材料にして、現場視点と統計モデリング視点とで複眼的に考察し、素直にデータを見ることによってフィールドワークだけでは得られない発見を得ることが出来ることを詳説している。数理を得意としないフィールドワーカーと、フィールド経験が少なくフィールドデータに馴染みの薄い数理系の読者を対象に、赤池情報量規準AICとそれを用いたモデル評価という統計数学についての異色の入門書である。

本書は、新潟大学医学部と久留米大学大学院バイオ統計学修士課程での講義録をまとめたもので、生存時間解析の基本事項はすべて網羅してある。また、生存時間解析の実践的な技術の習得に役立つように、定義や公式に具体的な例を付加し、生存時間解析の理論を研究する研究者のために、理論の展開を若干の数式を用いて記述してある。

本書は、医療統計の基本を学んだ読者が、実際の現場で活用するときに陥りやすい計算手法の前提条件の誤りや各種統計プログラム固有の留意点などを、実際の医療データを基に具体的に示し、多くの事例から正確な医療統計が使えるように解説する。また、近代科学社サポートページより本書で使用する事例データをダウンロードすることにより、読者が自学できるよう工夫してある。

観察データはバイアスや交絡因子の影響から逃れることができない。これらの影響を最小にする工夫として、従来の疫学的方法論に加え、新しく発展したプロペンシティ・スコア法やカテゴリカルデータ解析法を解説する。医学研究の大きな柱である観察研究―疫学的手法―に携わる読者にとって、必須必携の書である。