序文

本書の目的は、学会発表や論文執筆を控えた医療従事者向けに「選択した統計解析で得られた結果をどのように表現するか」を提示することです。

前作『超入門！　Rでできるビジュアル統計学　学会・論文発表に役立つデータ可視化マニュアル』では、記述統計に焦点を絞り、科学的な立場からデータの可視化を掘り下げました。普段何気なく使っている馴染み深いグラフの注意点やその実践方法について簡潔に提示できたと自負しております。

しかし、研究を進めていくと、記述統計から一歩踏み込んだ推測統計を使用する機会が多く訪れます。そして、このような解析で得られた結果を論文や学会のMain Figureとして「アウトプット」することも少なくはありません。また一方で、論文や学会発表で提示された図を自身で理解・解釈する「インプット」の機会も同等にあると考えられます。つまり、推測統計の可視化を理解することは、研究や臨床におけるインプットとアウトプットの両者で欠かせない知識であることが分かります。

こうした背景をもとに、本書では臨床もしくはフィールドワークで収集した医学データをどのような手法で解析できるのか、そしてその解析結果をどのようにグラフとして表現するのか、どんなポイントに気をつけると良いか、を科学者・疫学者の視点から提示したいと考え、執筆することにしました。

このような目的を達成するために、本書では医学・生命科学分野の中でもより汎用性の高い可視化表現を選択し、7つの大きなPartに分けて構成しています。Part1では、導入として本書を通じて使用するRとRStudioについて紹介します。Part2では、推測統計の中でも基本的な回帰分析を扱っています。Part3は、昨今のトレンドでもある因果推論について、各手法のエッセンスを可視化表現とともに紹介していきます。Part4やPart5は、臨床の論文でもしばしば目にするメタアナリシスや生存時間解析にページを割いて解説していきます。Part6では、医学の根幹を支えている検査学や診断学の可視化表現について学習していきます。Part7では、ビッグデータ時代に急速に発展を遂げているバイオインフォマティクスの分野の可視化表現をいくつか取り上げます。

各グラフについては、「概要→グラフとその解説→注意点→Rでの実装」という流れで構成されています。自身の知識やデータ保有状況に合わせて、情報を取捨選択しながら活用していただければ幸いです。

本書では、カラー刷りによって複雑な可視化表現も楽しんでいただけると思います。特設サイトにコードを提示しましたのでご参照下さい。

2023年2月27日

藤井亮輔
坪井良樹