シラバス情報
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教員名 ： 山村 重雄
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授業科目名
統計学基礎特論
学年
学年指定なし
単位数
2.00単位
実務経験の有無
開講クォーター
セメスタ指定なし
担当教員
山村 重雄
授業形態
授業で主に使用する言語
日本語
授業方法区分
開講キャンパス
東金キャンパス
授業の到達目標及びテーマ
到達目標か以下の通りである。
1．データの種類および測定尺度とデータ分析の適応範囲について説明できる。 2．代表的な統計的分析方法について、その解析結果の意味を説明できる 3. 各自の臨床の疑問を明らかにするために、収集すべきデータおよび役立つ統計的分析方法を考えることができる。 授業の概要
必修科目：統計的手法を用いた学術論文を読んで理解したり、臨床現場で出会う疑問について、実際に研究デザインを組むために必要になる基礎的統計手法について学習する。統計は、説明を理解すれば使いこなせるものではないため、講義と、統計を用いた研究論文の抄読、事例・架空のデータセットを用いた演習を組み合わせて行う。さらに、臨床での疑問を解決するための統計的研究デザインを立案するところまでを行う。
授業計画
1回
１ オリエンテーション
測定の信頼性と妥当性、臨床評価の信頼性 データの種類および尺度とデータ分析の関係 事前学習
統計学に関する自分の持っている印象をまとめる
事後学習
データの信頼性と妥当性の違いについて述べることができる。
2回
２ グループの特徴をみる：chi squared test, t test
事前学習
検定とは何かをまとめてくる
事後学習
ｔ検定とχ二乗検定を適応できるデータセットが区別できる。
3回
３ ものごとの関連をる：相関, 偏相関
事前学習
相関と回帰の違いをまとめてくる。
事後学習
解析目的に応じて相関と回帰を区別することができる。
4回
４ 3つ以上のグループの平均値の差をみる：分散分析１
事前学習
分散分析とはどのような解析法か調べてくる。
事後学習
分散分析の考え方を説明できる
5回
５ 3つ以上のグループの平均値の差をみる：分散分析２
事前学習
共分散分析とはどのような分析方法か調べてくる。
事後学習
複数の説明因子がありそのうち一つが名義尺度の場合の解析法を理解する。
6回
６ 相関から回帰へ：重回帰分析１
事前学習
多変量解析とはどのような解析法か調べてくる。
事後学習
単回帰分析と重回帰分析の違いを説明できる。
7回目
７ 相関から回帰へ：重回帰分析２
ロジスティック回帰分析、多重ロジスティック回帰分析 事前学習
ロジスティック回帰分析とはどのような解析方法か調べてくる。
事後学習
多重ロジスティック回帰分析の偏回帰係数とオッズ比の関係を説明できる。
8回
８ 見える現象から見えない概念を探る：探索的因子分析の基礎
回帰分析の違いから因子分析の特徴を理解する。 事前学習
探索的解析と確認的解析の違いを調べてくる。
事後学習
探索的因子分析の使い方が説明できる。
9回
９ 見える現象から見えない概念を確認する：確認的因子分析の基礎
探索的因子分析と確認的因子分析の違いを理解する。 事前学習
因子分析において因子負荷量とは何か調べてくる。
事後学習
探索的因子分析と確認的因子分析の違いを説明する。
10回
10 物事のメカニズムを見る：パス解析と共分散構造分析とは
事前学習
パス解析とはどのような分析方法か調べてくる。
事後学習
パス解析と共分散構造分析のモデル妥当性について説明できる。
11回
11 臨床の疑問を解決する統計的研究デザイン１（解説）
観察研究と介入研究、PECOによるクリニカルクエスチョンの立て方 事前学習
実験デザインの必要性について調べてくる。
事後学習
観察研究と介入研究の特徴を説明できる。
12回
12 臨床の疑問を解決する統計的研究デザイン２（立案）
事前学習
ケースコントロール研究とコホート研究について調べてくる。
事後学習
ケースコントロール研究、コホート研究を実施する上でバイアスの可能性の違いを理解する。
13回
13 臨床の疑問を解決する統計的研究デザイン３（発表）
事前学習
自分で興味のある論文を取り上げてその実験デザインについて調べてくる。
事後学習
研究の中で、研究デザインの重要性を説明する。
14回
事前学習
事後学習
15回
事前学習
事後学習
16回
事前学習
事後学習
17回
事前学習
事後学習
18回
事前学習
事後学習
19回
事前学習
事後学習
20回
事前学習
事後学習
21回
事前学習
事後学習
22回
事前学習
事後学習
23回目
事前学習
事後学習
24回
事前学習
事後学習
25回
事前学習
事後学習
26回
事前学習
事後学習
試験及び成績評価
講義の中での課題演習(50%)と講義が終了した後のレポート（50%)で評価する。
課題(試験やレポート等)に対するフィードバック
課題演習に関しては次回の講義の際に解説する。レポートに関しては講評をフィードバックする、
講義で使用するテキスト（書名・著者・出版社・ISBN・備考）
授業時に適宜プリントを配布する
参考文献・推薦図書
授業にて指示する
研究室
K棟 K505
オフィスアワー
月曜から水曜は原則毎日オフィスにいます。オフィスにいる間はいつでも対応します。事前にアポイントを取ることが望ましい。
科目ナンバリング
学位授与方針との関連
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