リハビリテーション医療における実際のデータをどう扱えばようか、そのノウハウ（データ解析学の実践的側面）に焦点を当てました。

序文
編者・執筆者一覧

第1章　リハビリテーション医療におけるデータサイエンスの意義
Ⅰ　データサイエンスとは？
Ⅱ　データ解析学とは？
Ⅲ　データリテラシーとは？
Ⅳ　なぜリハビリテーション医療にデータサイエンスが必要？

第2章　データをとるとは？
Ⅰ　どうやってデータをとるのか？
Ⅱ　どうやって研究テーマを決めるのか？
Ⅲ　研究対象はどうやって決める？
Ⅳ　測定したデータは，どのような記録方法があるの？
Ⅴ　データの測定手順の工夫ってあるの？
Ⅵ　「バイアス」という用語の意味は？
Ⅶ　研究デザインって何？

第3章　データの整理・基本的な改変Rコマンダーの操作
Ⅰ　データの種類ってどんなものがある？
Ⅱ　Excelへデータを入力する方法は？
Ⅲ　改変Rコマンダーの準備
Ⅳ　記述統計値って何がわかるの？
Ⅴ　平均と中央値，標準偏差の意味は何？
Ⅵ　正規分布って重要？　どうやって判断するの？

第4章　グラフの種類・意味・観察
Ⅰ　グラフを観察する
Ⅱ　ヒストグラム
Ⅲ　エラーバーグラフ
Ⅳ　箱ひげ図
Ⅴ　幹葉表示（ステムアンドリーフ）
Ⅵ　ドットプロット
Ⅶ　散布図
Ⅷ　モザイクグラフ
Ⅸ　グラフを組み合わせてデータを見る方法
Ⅹ　ピットフォール

第5章　データの違いを調べる―2群の差，対応のある2変数の差―
Ⅰ　解析の目的
Ⅱ　記述統計値・グラフの観察
Ⅲ　差の検定
Ⅳ　ピットフォール
Ⅴ　考察
Ⅵ　解析方法のまとめ

第6章　データの違いを調べる―3 群以上の差，共変量を考慮した差―
Ⅰ　解析の目的
Ⅱ　記述統計値・グラフの観察
Ⅲ　3群以上の差の検定
Ⅳ　共分散分析
Ⅴ　ピットフォール
Ⅵ　考察
Ⅶ　解析方法のまとめ

第7章　データの違いを調べる―対応のある3変数以上の差―
Ⅰ　解析の目的
Ⅱ　記述統計値・グラフの観察
Ⅲ　反復測定分散分析の解析
Ⅳ　ピットフォール
Ⅴ　考察
Ⅵ　解析方法のまとめ

第8章　データの関連度合いを調べる
Ⅰ　解析の目的
Ⅱ　記述統計値・グラフの観察
Ⅲ　相関の解析
Ⅳ　ピットフォール
Ⅴ　考察
Ⅵ　解析方法のまとめ

第9章　データの関係度合いを調べる
Ⅰ　解析の目的
Ⅱ　記述統計値・グラフの観察
Ⅲ　カイ二乗検定の解析
Ⅳ　ピットフォール
Ⅴ　考察
Ⅵ　解析方法のまとめ

第10章　現象の原因を見つける
Ⅰ　解析の目的
Ⅱ　記述統計値・グラフの観察
Ⅲ　重回帰分析の解析
Ⅳ　ピットフォール
Ⅴ　考察
Ⅵ　解析方法のまとめ

第11章　群間の差を見つける
Ⅰ　解析の目的
Ⅱ　記述統計値・グラフの観察
Ⅲ　多重ロジスティック回帰分析
Ⅳ　ピットフォール
Ⅴ　考察
Ⅵ　解析方法のまとめ

第12章　データを縮約する
Ⅰ　解析の目的
Ⅱ　記述統計値・グラフの観察
Ⅲ　主成分分析
Ⅳ　ピットフォール
Ⅴ　考察
Ⅵ　解析方法のまとめ

第13章　感度と特異度を調べる：ROC曲線
Ⅰ　解析の目的
Ⅱ　記述統計値・グラフの観察
Ⅲ　判断指標の解析
Ⅳ　ピットフォール
Ⅴ　考察
Ⅵ　解析方法のまとめ

第14章　判断指標を作ってみる：決定木分析
Ⅰ　解析の目的
Ⅱ　記述統計値・グラフの観察
Ⅲ　決定木分析
Ⅳ　ピットフォール
Ⅴ　考察
Ⅵ　解析方法のまとめ

第15章　機械学習の紹介
Ⅰ　機械学習とは？
Ⅱ　学習方法と対応する統計手法
Ⅲ　過学習とは？
Ⅳ　機械学習の実際

索引
編者プロフィール