📊 対象級：1級 | 重要度：B（標準）
医薬生物学分野ハブ ── Phase 9
この分野の位置づけ
1級「統計応用」で医薬生物学を選択する受験者向けの固有手法ハブです。疫学調査・臨床試験・診断のデータを扱うため、どう研究を組むか（研究デザイン）、効果をどう測るか（リスク比・オッズ比・ハザード比）、交絡をどう除くか（層別・標準化）が三本柱になります。範囲表の項目数が4分野で最も多く、固有手法ノートは8本に及びます。本テキストは体系化のため、選択分野にかかわらず4分野すべての基礎を押さえます。
- 土台は Phase 4〜8：分割表のカイ二乗検定（カイ二乗検定（適合度・独立性））・ロジスティック回帰（一般化線形モデル（ロジスティック・ポアソン回帰））・生存時間解析（生存時間解析）・因果推論（統計的因果推論・傾向スコア）・研究の種類（研究の種類）が前提。本章はこれらを医学研究の文脈で拡張します。
- 4つの柱：(1) 研究デザイン（観察研究と介入研究の組み方）、(2) 効果の指標（曝露と疾病の関連の測り方）、(3) 交絡の調整（見かけの関連を除く）、(4) 特殊なデータ構造（カテゴリカル・診断・反復測定）。
- 因果推論との接続：観察研究で曝露の効果を取り出す問題は統計的因果推論・傾向スコアと表裏一体です。
- ⚠️ 範囲・配点は改訂されうるため要最新確認。典拠は 2015.5.8版出題範囲表（
curriculum/grade1_oyo_hani_reference.md）。
トピック一覧
- 疫学研究デザイン コホート・ケースコントロール・横断・介入研究（RCT）・盲検化・エビデンス階層
- 効果の指標 リスク比・リスク差・オッズ比・ハザード比・寄与危険・NNT（◎リスク比/オッズ比/ハザード比）
- カテゴリカルデータ解析の応用 対数線形モデル・順序ロジット・マクネマー検定・CMH検定
- 交絡の調整 層別解析・標準化（直接法/間接法）・SMR・マンテル-ヘンツェル要約
- 診断検査の性能評価（感度・特異度・PPV・ROC） 感度・特異度・陽性/陰性的中率・尤度比・ROC曲線・AUC
- 処置効果・繰り返し測定 処置効果・サンプルサイズ設計・反復測定分散分析・LOCF
- メタアナリシス 〔範囲表外〕固定効果/変量効果モデル・異質性・フォレストプロット
- 競合リスク・線形混合モデル 〔範囲表外〕累積発生関数・Fine-Gray・線形混合モデル
共通・関連ドメイン
- 1級「統計応用」（Phase 9 目次） 統計応用ドメインの全体地図（共通＋4分野）
- 確率過程・時系列・応用（Phase 8 目次） 確率過程・時系列（生存時間解析の本体）
- カイ二乗検定（適合度・独立性） 分割表の独立性検定（効果指標・カテゴリカル解析の出発点）
- 一般化線形モデル（ロジスティック・ポアソン回帰） ロジスティック回帰＝オッズ比・ポアソン回帰（効果指標の本体）
- 研究の種類 実験・観察・調査の区別（研究デザインの土台）
- 統計的因果推論・傾向スコア 観察データからの効果推定・交絡調整との接続