第 I 部基本的概念
　1.確率と統計学
　　1. 1 確 率 と は
　　1. 2 統計学とは
　　1. 3 確 率 変 数
　　1. 4 確 率 分 布
　　1. 5 尤度
　　1. 6 文 献 案 内
　2.ベイズ流接近法
　　2. 1 ベイズの定理
　　2. 2 ベイズ主義と確率の意味論
　　2. 3 ベイズの定理の応用
　　2. 4 ベイズ流の推論
　　2. 5 共 役 解 析
　　　2. 5. 1 ベータ事前分布と 2 項尤度の例
　　　2. 5. 2 正規事前分布と正規尤度の例
　　　2. 5. 3 具体的事例
　　2. 6 交換可能性
　　2. 7 ベイズ流仮説検定
　　　2. 7. 1 事後確率に基づく方法
　　　2. 7. 2 ベイズ因数に基づく方法
　　2. 8 マルコフ連鎖モンテカルロ法
　　2. 9 ベイズ流統計学の歴史とベイズ流の学派
　　2. 10 尤 度 原 理
　　2. 11 ベイズ流臨床試験に関する指針など
　　2. 12 文 献 案 内
第 II 部臨床試験デザイン概論
　3.臨床試験デザイン
　　3. 1 臨床試験実施計画書
　　3. 2 解析対象集団
　　3. 3 評価項目に関連する事項
　　　3. 3. 1 評 価 項 目
　　　3. 3. 2 エスティマンド
　　3. 4 統計的仮説
　　3. 5 標本サイズ設定
　　3. 6 適応的デザイン
　　　3. 6. 1 中 間 解 析
　　　3. 6. 2 標本サイズ再推定
　　　3. 6. 3 適応的デザインのための原則
　　3. 7 文 献 案 内
　4.ランダム化
　　4. 1 関連と因果
　　4. 2 ランダム化対照試験の歴史とランダム化の意義
　　4. 3 ランダム化の方法
　　　4. 3. 1 準ランダム化
　　　4. 3. 2 均等ランダム化と不均等ランダム化
　　　4. 3. 3 固定的ランダム化
　　　4. 3. 4 適応的ランダム化
　　　4. 3. 5 クラスターランダム化
　　4. 4 ランダム化に関連するバイアス
　　　4. 4. 1 選択バイアスと確認バイアス
　　　4. 4. 2 偶然バイアスと経時的バイアス
　　　4. 4. 3 試験実施計画からの逸脱により生じるバイアス
　　4. 5 ランダム化の倫理
　　4. 6 推論の基礎としてのランダム化
　　　4. 6. 1 母集団モデル
　　　4. 6. 2 ランダム化モデル
　　　4. 6. 3 ランダム化検定と再ランダム化検定
　　4. 7 ベイズ流の立場からみたランダム化の役割
　　4. 8 反応適応的ランダム化の方法と課題
　　　4. 8. 1 RAR 手法の性能評価基準
　　　4. 8. 2 RAR 手 法
　　　4. 8. 3 RAR の事例と議論
　　　4. 8. 4 RAR に対する議論
　　　4. 8. 5 要約
　　4. 9 文 献 案 内
第 III 部臨床試験におけるベイズ流接近法
　5.ベイズ流標本サイズ設定
　　5. 1 決定理論と推論上の性能
　　5. 2 標本サイズ設定の方法
　　　5. 2. 1 2 つの事前分布：解析事前分布とデザイン事前分布
　　　5. 2. 2 標本サイズ設定の規準
　　5. 3 標本サイズ設定の方法：2 値評価項目・単群試験
　　5. 4 標本サイズ設定の方法：診断確度研究
　　5. 5 ランダム化対照試験への拡張
　　5. 6 シミュレーションによる標本サイズ設定
　　5. 7 事前分布の決め方
　　　5. 7. 1 解析事前分布
　　　5. 7. 2 デザイン事前分布
　　5. 8 ハイブリッドベイズ流–頻度流の方法と検出力関数
　　5. 9 多重性に対する考慮
　　5. 10 まとめ
　　5. 11 文 献 案 内
　6.ベイズ流適応的デザイン
　　6. 1 事後確率に基づく中間解析
　　6. 2 予測確率に基づく中間解析
　　6. 3 予測確率に基づく標本サイズ再推定
　　6. 4 文 献 案 内
　7.マスタープロトコル試験
　　7. 1 バスケット試験
　　　7. 1. 1 ベイズ流階層モデルを用いる試験デザイン
　　　7. 1. 2 その他のベイズ流試験デザイン
　　7. 2 文 献 案 内
　8.外部情報の借用
　　8. 1 借用の方法
　　8. 2 べき乗事前分布：単一の外部データの利用
　　　8. 2. 1 条件付きべき乗事前分布
　　　8. 2. 2 改変べき乗事前分布
　　8. 3 べき乗事前分布：複数の外部データの利用
　　8. 4 メタアナリシス的予測事前分布
　　8. 5 その他の方法
　　8. 6 文 献 案 内
　9.メタアナリシス
　　9. 1 伝統的な統計モデル
　　9. 2 ベイズ流統計モデル
　　　9. 2. 1 ペアワイズ・メタアナリシス
　　　9. 2. 2 ネットワーク・メタアナリシス
　　9. 3 文 献 案 内
　10.ベイズ流決定理論に基づく試験デザイン
　　10. 1 意思決定の合理性
　　10. 2 事例および実践上の課題
　　10. 3 文 献 案 内
索 引