内容紹介：1巻目の一般化線型モデルに続き，Rubin因果モデルの理論と統計手法を学び，豊富な事例で医学研究への応用までを解説。〔内容〕推定目標／ランダム化／プロペンシティスコア／操作変数法／周辺構造モデルとIPW推定量／媒介分析。
医学研究の典型的な課題への因果モデルによる推論を詳しく説明。
もくじ情報：因果推論の事例；一般化線型モデルの復習；潜在結果変数、割付けメカニズム、統計的推測；Ｆｉｓｈｅｒ帰無仮説とＮｅｙｍａｎ帰無仮説；プロペンシティスコア；交絡の調整；推定；ＩＰＷ推定量と２重頑健推定量；静的レジメの推定；媒介〔ほか〕

田中　司朗(タナカ　シロウ)
１９７９年大阪府に生まれる。２００８年東京大学大学院医学系研究科健康科学看護学専攻。疫学・生物統計学教室にて博士課程修了。現在、京都大学大学院医学研究科臨床統計学特定教授。博士（保健学）。日本計量生物学会責任試験統計家。専門は因果推論、薬剤疫学、栄養疫学。２０１７年より臨床統計家育成コースにて、臨床試験の統計専門家の教育に従事。日本小児がん研究グループ（ＪＣＣＧ）、国際小児急性骨髄性白血病コンソーシアム、日本臨床腫瘍研究グループ（ＪＣＯＧ）、骨粗鬆症至適療法研究会（Ａ－ＴＯＰ）など多施設臨床試験グループの統計家を務める（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）