リハビリテーション統計学に必須の確率分布です。地域Aの「週に1回以上の頻度で運動する人の割合」を50％とします. この地域からお互いに全く関係のない3名（Aさん、Bさん、Cさん）をランダムに選んで実施した二者択一のアンケート結果から確率を求めてみましょう・・・？

Rを使いながら重回帰分析の構造を学習します。回帰分析表と分散分析表の違いもこれで理解できます。

リハビリテーション統計学にデータの可視化は必須です。脳卒中片麻痺患者Aさんの血圧測定結果を考えてみます。Aさんは高血圧の既往があります。でも皆さんご存じのとおり、個人内変動があります。1週間（月曜日～土曜日）PT前後に血圧を測定した場合の結果です。日常的な臨床記録で見かける１週間で蓄積したデータを統計学的に考えてみます。

リハビリテーション統計学で利用頻度の高い線形回帰モデルです。ロジスティック回帰 (1)の続きです。例題はロジスティック回帰 (1)と同じですが、データセットの構造が異なります。例題の内容や結果については色々とご意見があると思いますが、統計学の練習のためのサンプルですのでご了承ください。

リハビリテーション統計学に必要な単回帰分析の回帰係数を推定する方法である最小二乗法と最尤推定法を解説します。Rのirisを使用します。

2群を比較する場合のグラフを描きます。ここでは標準偏差（SD）をグラフに挿入します。リハビリテーション統計学ではデータの可視化は必須です。