의학.보건학 분야와 범주형 자료분석
의학 분야에서 역학적 연구가 차지하는 비중이 매우 크고, 임상의학이건 보건학 분야이건 연구상의 가설도 점점 세분화되는 추세로, 그 가설을 증명하고자 수집된 연구 자료의 분석도 보다 합목적이어야 한다. 이 책은 범주형 자료분석론 및 각종 선형모델을 이용한 계량적 분석론을 이론적으로 이해하며, 동시에 컴퓨터 실습을 통해 분석법을 실제로 체득할 수 있도록 쓰였다.
범주형 자료분석론 중에서 현재 널리 애용되고 있는 선형로짓회귀모델Linear Logistic Regression Analysis을 이용한 분석론을 가장 중점적으로 다루었다. 특히 의학 및 보건학 계열의 독자를 위해 모든 예제는 저자가 직접 다루었던 연구 논문과 의학 전문지의 자료를 인용하였으며, 동일 예제를 일관되게 사용함으로써 ‘통계학적 분석법의 종류에 따라 얼마나 서로 다른 결론을 유도하게 되는지’ 보여 준다.

주요 내용
1장에서는 범주형 자료의 분석에 이용되는 각종 선형모델을 역학적 기본 지식과 더불어 기술하였으며, 2장과 3장에서는 Score test를 이용한 범주형 자료분석론을, 4장에서 7장까지는 현재 가장 널리 사용되고 있는 선형로짓모델분석법을 비교적 심도 있게 다루었다. 특히, 5장에서는 최근까지 국내 의학 분야의 자료분석론에서 생소하게 여겨지고 있었던 경향분석법Test for Trend을 소개하였다. 8장은 짝지은 자료의 분석론을 다루었다. 9장의 Log-Linear 모델을 이용한 분석론과 10장의 Polychotomous Logistic Regression Analysis는 특히 의학 분야의 새로운 가설을 증명하려는 연구 자료 분석에 유익하게 사용될 수 있는 내용으로 고급 분석에 해당된다. 11장과 12장은 임상의학 분야에서 많이 애용되는 생존자료분석과 유효표본수 산출법을 다루었다.

1장 질병과 위험요인의 계량적 모델Disease-Covariate Models 1. 질병발생의 측정Measures of Disease Occurrence 2. 위험요인과 질병발생의 관련성Measures of Disease Association 3. 질병발생모델의 함수Functions in Models for Disease Process 4. 질병-위험모델Models for the Effect of Covariates 2장 이분성 자료의 분석법Two-by-Two Table Analysis 1. 척도의 종류Scales of the Variables 2. 이분성 자료분석의 중요성Two-by-Two Table Analysis 3. 가설검정법Hypothesis Test 4. 모수추정법Point Estimation 5. 구간추정법Interval Estimation 6. 직접확률법Exact Test 3장 층화분석법Stratified Analysis 1. 교란변수의 정의Definition of Confounder 2. 동질성 검정법Test for Homogeneity 3. 모수추정법Point Estimation for Common RR/OR 4. 가설검정법Hypothesis Test 5. 구간추정법Interval Estimation 4장 선형로짓 회귀분석법Linear Logistic Regression Analysis 1. 선형로짓모델의 이해 2. 모수추정Parameter Estimation 3. 모델의 선정Model Selection 4. 가설검정법Hypothesis Test 5. 위험도 및 신뢰구간 추정Point and Interval Estimation 5장 순위변수의 경향분석법Test for Trend Two-by-k Table Analysis for Ordinal Variables 1. 순위변수의 경향분석Test for Trend for Ordinal Variable 2. 순위변수의 경향분석법Score Test for Trend 3. 선형로짓모델을 이용한 경향분석법Likelihood Ratio Test for Trend 6장 선형 중회귀 로짓분석Multiple Linear Logistic Regression Analysis 1. 다변량분석을 통한 교란변수의 보정Multivariate Adjustment for Confounders 2. 선형 중회귀 로짓분석Multiple Linear Logistic Regression Anaysis 7장 선형로짓 회귀분석의 응용Application of Linear Logistic Regression Analysis 1. 로짓모델 구축 시 연속변수의 선택Continuous versus Indicator Variable in the Modelling 2. 선형로짓 회귀계수의 양적인 해석Quantitative Interpretation of Linear Logistic Coefficient 3. 비선형로짓 회귀계수의 양적인 해석Quantitative Interpretation of Non-linear Logistic Coefficient 4. 위험요인의 복합영향 평가Joint Effect Evaluation 5. 교호작용 평가와 다중공선성Interaction Effect and Collinearity 6. 연속변수로 모델을 구축할 경우 주의할 점Modelling with Continuous Terms 8장 짝지은 자료의 분석법Matched Data Analysis 1. 짝짓기의 목적 2. 짝짓기의 방법과 실체 3. 짝지은 자료의 분석법Matched Data Analysis 4. 짝을 푼 자료의 분석법Unmatched Analysis of Matched Data 5. 조건부 선형로짓 회귀분석Conditional Linear Logistic Regression Analysis 9장 Log-Linear Model을 이용한 분석법Log-Linear Regression Analysis 1. Log-linear 모델을 이용한 범주형 자료분석 2. 환자-대조군 자료에의 응용Case-Control Analysis 3. 코호트 자료에의 응용Cohort Data Analysis 4. 생존자료에의 응용Survival Data Analysis 10장 다항로짓 회귀분석법Polychotomous Logistic Regression Analysis 1. 모델의 정의 2. 환자-대조군 연구에의 응용 3. 의학 분야 연구에의 응용 가능성 11장 생존자료분석Survival Data Analysis 1. 생존자료분석 2. 생존자료의 특성 3. 누적생존율의 산출 4. 두 생존곡선의 비교 5. 예후인자 다변량분석 6. 생존율 산출 규약(일본암치료학회) 12장 유효표본수 산출Statistical Power and Sample Size 1. 연구 가설 2. 통계적 검정의 원리 3. 표본수 결정 시 고려해야 할 사항 4. 연구 형태에 따른 표본수 산출법 5. 특수 상황에 따른 표본수 보정 6. 몇 가지 상황에 따른 표본수 산정의 문제점