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「どんなデータから、どんなグラフで、どんなメッセージを届けるのか」を改めて提示することです。

これまでに、出版されてきた医療者向けの統計学の書籍では、確率から回帰分析まで幅広いテーマを一冊で網羅することに注力され、記述統計に関する説明は限られていました。そのため、収集されたデータを用いた可視化の効果的な方法やその解釈を勉強する機会は十分にありませんでした。その結果として、可視化のためのツールは数多く開発されているものの、適切なグラフを選択して、目的とするメッセージを正しく伝えられない人が多くいるのではないかと思います。

このところ、研究だけでなくビジネス業界でもデータの可視化・ビジュアライゼーションが注目され、その類の書籍も多く出版されています。しかし、これらの書籍では、文字の大きさや配置、配色については熱心な説明がなされている一方で、データに対する適切なグラフの選択、グラフの解釈や注意点といった具体的な問題に踏み込んでいません。

こうした背景をもとに、臨床もしくはフィールドワークで収集した医学・医療データをどのようなグラフで記述するとよりメッセージが伝わるか、どんなポイントに気をつけると良いか、など具体的かつ明瞭に提示したいと考え、本書を執筆しました。ビッグデータ解析や人工知能が注目を集める昨今、難しい数理モデルを学習することに目移りしがちですが、基本的なデータを図示することが研究の第一歩となることを再認識してもらえると嬉しく思います。

このような目的を達成するために、本書では大きく4つのPartに分けて構成しています。Part1では、本書を通じて可視化のために使用する統計ソフトRの基本的な紹介をしていきます。「Rは難しい」というイメージがあるかもしれませんが、綺麗なグラフを描くために。なんとか乗り切ってください！Part2では疾病の種類やアンケートデータなどに代表される質的な変数の可視化について学習していきます。さらに、Part3では血糖値や血圧、BMIに代表される量的な変数の可視化について学習していきます。最後に、Part4では地理情報を活用したデータの可視化についても解説していきます。

本書では各章で扱うデータタイプをはじめに提示し、それに適したグラフの紹介、そのグラフの解釈、注意するポイント、Rで描画するスクリプトの例という順番に解説しています。このような構成をとることで、みなさんの手元にあるデータをどのように図示するか「自分ごと」として考えられるように工夫し、より実践的な場面でも活用できる内容になっていると思います。本書が学会発表や論文執筆のお供として役に立てばそれほど嬉しいことはありません。

なお、本書は基本的に２色刷りとさせていただきました。そのため、第9章および本書ウェブサイトには、可視化の分野でも話題になっているカラーユニバーサルデザインに対応したグラフを用意しました。ぜひ、そちらも合わせてご覧下さい。

2021年8月

藤井亮輔 鈴木康司