1.　ロジスティク回帰分析の歴史と応用分野
　1.1 　フラミンガム研究　―――　コホート研究
　　1.1.1　リスクファクター
　　1.1.2　Cornfieldの線形判別関数
　　1.1.3　Truettらの報告
　　1.1.4　リスクの大きさ―――オッズ化
　　1.1.5　長期間の追跡の問題点
　1.2 　ケースコントロール研究
　1.3　クロスセクショナル研究
　1.4　交絡因子と臨床試験
　1.5　分　散　分　析
　1.6　LD 50, ED 50の推定
　1.7　スペースシャトル事故の予測


2.　ロジスティック回帰モデル
　2.1　ロジスティック回帰分析の前に
　　2.1.1　疾病発病の指標
　　2.1.2　人年・人月・人日の意味
　　2.1.3　比　較　の　尺　度　
　2.2　モデルの概要
　　2.2.1　モデルの構造
　　2.2.2　調査の種類と発症確立の解釈
　　2.2.3　標本とプロファイル
　　2.2.4　変数と用語
　2.3　推定と検定の方法
　　2.3.1　最　尤　法
　　2.3.2　条件付きロジスティック回帰モデル―――条件付き最尤法
　　2.3.3　正確な方法―――完全な条件付き尤度構成法
　2.4　オッズ比の計算と解釈
　2.5　Poisson回帰モデルとの同値性―――開いたコホート
　2.6　ケースコントロール研究でのオッズ比の妥当性
　　2.6.1　２×２　分　割　法
　　2.6.2　ロジスティック回帰モデル
　2.7　測定誤差の調整
　　2.7.1　基本的な考え方
　　2.7.2　Rosnerらのモデル
　2.8　標本の大きさ
　　2.8.1　説明変数が連続変数の場合
　　2.8.2　説明変数が２値変数の場合
　2.9　ロジスティック回帰分析の文献例
　　2.9.1　腎結石とカルシウムに関するコホート研究
　　2.9.2　男性乳がんと職業との関連に関するケースコントロール研究
　　2.9.3　乳がんリスクに関するケースコントロール研究
　　2.9.4　学童の愁訴に関するクロスセクショナル研究
　　2.9.5　学童の呼吸器症状と大気汚染に関するクロスセクショナル研究


3.　SASを利用した解析例
　3.1 　解析での留意点
　　3.1.1　ＳＡＳで利用できるプロシージャ
　　3.1.2　解　析　の　手　順
　　3.1.3　ダミー変数の作り方
　3.2 　低体重児のリスクファクターに関するケースコントロール研究
　　3.2.1　デ　ー　タ　構　造
　　3.2.2　主効果だけのモデル
　　3.2.3　LOGISTICによる変数選択
　　3.2.4　CATMODによる交互作用項の検討
　　3.2.5　CATMODによるinfluentialプロファイルの検索
　3.3 　子宮内膜がんに関するマッチド・ケースコントロールの研究
　　3.3.1　デ　ー　タ　構　造
　　3.3.2　PHREGによる１対1マッチングの解析
　　3.3.3　PHREGによる1対4マッチングの解析
　　3.3.4　PHREGによる変数選択
　　3.3.5　PHREGによる交互作用の検討
　　3.3.6　PHREGによるinfluentialプロファイルの検索
　3.4 　年齢・喫煙別動脈疾患死亡率の解析（コホート研究）
　　3.4.1　喫煙のリスクが一定のモデル
　　3.4.2　喫煙のリスクが年齢によって異なるモデル
　3.5 　SMRのモデル
　3.6 　老人の手段的自立に関するクロスセクショナル研究
　3.7 　性別・学年別愁訴発現率
　3.8 　スペースシャトル事故予測の解析例
　3.9 　LD 50, ED 50 の推定
　3.10 　条件付き正確な推定、検定法の解析例


4.　他の関連した方法
　4.1　Mantel-Heanszel型の推測
　4.2　比例オッズモデル
　　4.2.1　モデルの概要
　　4.2.2　文献例：Woodward らの冠状動脈性疾患に関する研究
　　4.2.3　LOGSTICを利用したチーズの官能検査データの解析
　4.3　Cｏｘの比例ハザードモデル
　　4.3.1　モ　デ　ル　の　概　要
　　4.3.2　文献例：Jacobonらのエイズに関する研究
　　4.3.3　PHREGを利用した肺がんの臨床試験データの解析例
　4.4　数　量　化　�U類


5.　統　計　的　測　定
　5.1　　一般モデルと尤度の構成法
　5.2　最　尤　度
　　5.2.1　モデルと尤度
　　5.2.2　最尤度定値
　　5.2.3　最尤度推定値の存在条件
　　5.2.4　信　頼　区　間
　　5.2.5　モデルの適合度
　　5.2.6　over-dispersion
　　5.2.7　influentialプロファイル検索のための診断統計量
　　5.2.8　モデルの有意性検定　―――　尤度比検定
　　5.2.9　モデルの有意性検定　―――　Wald検定とスコア検定
　　5.2.10　スコア検定とMantel-Heanszel検定
　　5.2.11　変　数　選　択
　　5.2.12　ＡＩＣ　規　準
　5.3　条件付き最尤法
　　5.3.1　条件付き尤度
　　5.3.2　層　別　解　析
　　5.3.3　influentialプロファイル検索のための診断統計量
　5.4　完全な条件付き最尤最大法　―――　正確な方法
　　5.4.1　検　　定
　　5.4.2　推　　定


A.　Windows版SAS
　A.1　Windows版ＳＡＳの構成
　　A.1.1　必　要　な　環　境
　A.2　プログラムの構造
　　A.2.1　データステップとプロックステップ
　　A.2.2　データの読込み
　　A.2.3　データの加工
　　A.2.4　プロックステップの制御
　　A.2.5　「ＳＡＳ／ＡＳＳＩＳＴ」の利用
　A.3　ＳＡＳの操作の流れ


　参　考　文　献
　付表：解析例のデータ
　索　　　引