医療系の論文でよく使われる統計手法、解析手法の図示を洗練させるにはどうしたらよいのか？ 統計解析したあとの処理がわかる！

Part1　Rの紹介と前準備
［1-1］RとRStudioの基本
［1-2］データのインポートと前処理
［1-3］ggplot2の基本
本書で使用するデータセット一覧
本書で使用するパッケージのインストールと呼び出し

Part2　相関と回帰分析の可視化
［2-1］相関係数のヒートマップ（Correlation matrix）
［2-2］回帰分析1―線形な関係（Regression analysis: Linear relationship）
［2-3］回帰分析2―非線形な関係（Regression analysis: Non-linear relationship）
［2-4］回帰分析3―点推定値と信頼区間（Point estimate and confidence interval）

Part3　因果推論の可視化
［3-0］因果推論の導入
［3-1］傾向スコア分析（Propensity score regression analysis）
［3-2］回帰不連続デザイン（Regression discontinuity design）
［3-3］差分の差分法（Difference in differences design）
［3-4］DAG（Directed acyclic graph）

Part4　メタアナリシスの可視化
［4-1］フォレストプロット（Forest plot）
［4-2］ファンネルプロット（Funnel plot）
［4-3］ネットワーク・メタアナリシス（Network meta-analysis）

Part5　生存時間解析の可視化
［5-1］生存曲線（Survival curve）
［5-2］スイマープロット（Swimmer plot）
［5-3］スパイダープロット（Spider plot）

Part6　臨床検査学・診断学の可視化
［6-1］ROC曲線（Receiver operating characteristic curve）
［6-2］ブランド・アルトマンプロット（Bland-Altman plot）

Part7　生命医科学の可視化
［7-1］次元圧縮（Dimensionality reduction）
［7-2］ボルケーノプロット（Volcano plot）
［7-3］系統樹（Phylogenetic tree）

BOX
1-1　RとRStudioの役割とメリット
1-2　SourceペインとConsoleペインの役割
1-3　Rコマンドの注意点
2-1　エラーメッセージの解決策
3-1　調整変数の選択方法～バックドア基準を基に～
4-1　ファンネルプロットが非対称性になるメカニズム
6-1　感度と特異度

Column
1　gtsummaryパッケージによる表での可視化
2　画像の保存形式（ビットマップ/ベクター）
3　記述統計に関する発展的な可視化
4　欠測値の可視化
5　データハンドリングのTips

索引
あとがき
著者プロフィール