経時測定データにおける一般化推定方程式（ＧＥＥ）、一般化線形混合モデルによる解析（ＭＩＸＥＤ、ＧＥＮＭＯＤ、ＧＬＩＭＭＩＸプロシジャ）、欠測データの多重補完と解析（ＭＩとＭＩＡＮＡＬＹＺＥプロシジャ）をはじめとした、ＳＡＳの最新の機能を多数追記。それぞれの理論から結果の解釈までを解説。
もくじ情報：第１章　ＳＡＳ／Ｒを用いた個々の解析事例（データの要約；２群の平均値の比較；多群の平均値の比較；相関と回帰；２値データの比較；カテゴリカルデータの比較；多重比較；傾向性の検定；生存時間解析；欠測のあるデータの解析；同等性の検定）；第２章　個々の例数設計事例（例数設計；１群の試験；２群の比較試験；用量反応試験；生物学的同等性試験；生存時間解析；医薬品の製造販売後調査の症例数設計）

浜田　知久馬(ハマダ　チクマ)
博士（保健学）。昭和４０年２月東京に生まれる。昭和６２年３月東京理科大学薬学部製薬学科卒業。平成元年３月東京理科大学工学研究科修士課程経営工学科（統計工学専攻）卒業。４月武田薬品工業株式会社入社。平成５年４月東京大学医学部薬剤疫学教室助手。平成９年１２月東京大学より博士（保健学）を取得。平成１２年４月京都大学医学部薬剤衛学教室助教授。平成１４年４月東京理科大学工学部経営工学科助教授。平成２０年４月東京理科大学工学部情報工学科教授（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）