定理・公式 中心極限定理
リハビリテーション統計学の基礎理論となる中心極限定理について解説しています。
定理・公式 
Rの関数 保護中: MMT下肢
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備忘録 Rの結果をテキストファイルに出力
Rで検定した結果から、必要な部分のみを抜き出してテキストファイルに保存。リハビリテーション統計学の結果の算出に必要。
備忘録 Rで作る分割表（クロス表）
リハビリテーション統計学でも頻繁に使用する分割表。Rを使用して表の操作や検定を実行します。
回帰分析 ロジスティック回帰 (1)
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。リハビリを受けている入院中の患者に対してリハビリに関する満足度調査を実施した。1週間に割り当てられた単位数をもとにランダムにインタビューした。「満足」と回答する割合と1週間のリハビリ単位数には関係があるのでしょうか？
分散分析 二元配置分散分析（繰り返し測定あり）
リハビリテーション統計学では利用頻度の高い解析です。自主的に毎日体操しているA群、運動指導を受けているB群、運動指導を受けてかつ毎日自主的に体操しているAB群の肩関節屈曲可動域を計測します。肩関節屈曲可動域に年齢や運動により可動域の差はあるか、また年齢と運動の交互作用の効果について有意水準5％で検証します。
備忘録 パッケージのインストール
Rのパッケージとは、世界中の研究者から無償で提供されている関数やデータセットをまとめたものです。デフォルトで最初からインストールされているパッケージもありますが、不足分はCRAN を通してダウンロードします。リハビリテーション統計学の基本となります。
2群の比較 クロスオーバー試験（混合効果モデル）
Rを使用して 「折笠秀樹. クロスオーバー試験の計画および解析. 薬理と治療, 2016, 44.9: 1261-1276.」の結果を導き出します。リハビリテーション統計学にも必須の手法となります。
備忘録 縦のデータ と横のデータ
縦のデータ～横のデータの変換。リハビリテーション統計学で覚えておいた方がよいテクニックです。
回帰分析 ロジスティック回帰の基準カテゴリー
リハビリテーション統計学でも適用となるロジスティック解析を行うときには、オッズとオッズ比の基準 (reference) が非常に重要になります。
2群の比較 ウィルコクソンの順位和検定
リハビリテーション統計学で利用頻度の高い検定です。ウィルコクソンの順位和検定（Wilcoxon rank-sum test）、またはマン・ホイットニーU検定（Mann-Whitney U test）は、2つの独立したサンプルが同じ母集団から得られたものかどうかを検定するためのノンパラメトリック検定です。データが正規分布に従わない場合や、サンプルサイズが小さい場合に有用です。
回帰分析 重回帰分析の係数の求め方
行列から重回帰分析の係数の推定値を算出します。
分散分析 一元配置分散分析
リハビリテーション統計学で利用頻度の高い分散分析の基礎となります。歩行が自立している高齢者のバランストレーニングの効果を確認するために、床反力計を使用して足圧中心(COP)の総軌跡長を30秒間評価した。年齢別に差があるか有意水準5％で検定してみましょう。
備忘録 Table 1（patient characteristics）
リハビリテーション統計学の結果を掲載するときに使用します。患者属性などを記載する表の作成方法。
グラフ エラーバー付きのグラフ
リハビリテーション統計学の作図に便利なggplot2を使用してエラーバー（標準誤差、95％信頼区間、標準偏差）付きのグラフを作図します。
分散分析 級内相関係数, Case1, ICC(1, 1), ICC(1, k)
Rを使いながら級内相関係数,（ICC(1,1)）を解説します。分散比の推定からICCの95％信頼区間まで求めます。リハビリテーション統計学では、信頼性の評価などに適用されます。