「データはある，何とか論文に使える形にしたい」ときに，すぐ真似できる統計解析の入門書！


使えるデータは手元にあり，論文執筆（あるいは学会発表）のためにデータを解析したい，図表を作成したいときに，どのような流れで何をしたらよいかがわかる！
前半では，論文執筆のプロセス（論文の骨格，データの固定，データクリーニング，集計，解析，作図）を流れに則して展開。解析方法は初学者が選択しやすい線形回帰分析とロジスティック回帰分析に絞り，EZRの操作方法を図示しながら，解析・作図の方法をくわしく解説した。
後半では，日付の整理方法や傾向スコアマッチング，ROC曲線，生存曲線など，覚えておくと役立つ要点をまとめている。
そのほか，カテゴリー変数と連続変数，検定方法の種類，p値，オッズ比とリスク比など，統計解析の基本となるトピックもコラムで取り上げた。生成AIの活用についても，項目を設けて解説している。
付録の練習用データをダウンロードして，書籍を読みながら実際に手を動かすことで，学びを効率よく定着させることができる。
統計解析の詳細な理論には踏み込まず，論文作成に直結する内容を厳選して盛り込んだ，「まずは論文を仕上げたい」ときにぴったりな1冊。