Advanced Basic Statistical method

授業科目名

学年

Grade not specified

単位数

2.00Credits

実務経験の有無

開講クォーター

semester not specified

担当教員

Yamamura Shigeo

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

Togane Campus

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
母集団と標本、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

統計学の基本である母集団と標本の考え方を自分の研究テーマの中に置き換えた考える。

2回

標準偏差、標準誤差、95%信頼区間の考え方と読み方

事前学習

標準偏差と標準誤差の違いを調べてくる

事後学習

自分の研究に関連する論文の中で要順偏差と標準誤差の使い分けを確認する

3回

検定の概念と母平均の差の検定（ｔ検定）
検出力、効果量の計算

事前学習

統計学的検定とは何か調べてくる

事後学習

自分の研究に関連する論文からt検定が行われている例を見いだしてその結果を解釈する。

4回

χ二乗検定の実行
検出力、効果量の計算

事前学習

χ二乗検定とはどのような検定か調べてくる

事後学習

自分の研究に関連する論文からχ二乗検定が行われている例を見いだしてその結果を解釈する。

5回

スクリプトを用いたt検定とχ二乗検定の実行（１）

事前学習

ｔ検定とχ二乗検定を復習してくる

事後学習

自分の研究に関連する論文からχ二乗検定が行われている例を見いだしてその結果を再現する。

6回

スクリプトを用いたt検定とχ二乗検定の実行（２）
主に検出力と効果量について

事前学習

自分の研究に関連した論文からｔ検定とχ二乗検定の実行例を抽出してくる。

事後学習

自分の研究に関連する論文からχ二乗検定が行われている例を見いだしてその結果を再現し、検定結果を解釈する。

7回目

背景因子を調整する方法を理解する

事前学習

検定における調整とは何か調べてくる

事後学習

自分の研究分野に関連する論文から背景因子を調整した例をしらべる。

8回

多重比較の方法

事前学習

ｔ検定を繰り返すことによる問題点を調べてくる

事後学習

自分の研究に関連する論文から多重比較を行っている例を見いだしてその使用の妥当性について解釈する。

9回

回帰分析の実際
多変量解析の基礎

事前学習

回帰分析とロジスティック回帰分析の違いを調べてくる

事後学習

自分の研究に関連する論文から回帰分析を行っている例を見いだしてその結果を解釈する。

10回

生存時間分析とCox回帰分析

事前学習

生存時間分析とはどのような特徴があるかを調べてくる

事後学習

自分の研究に関連する論文から生存時間分析が行われている例を見いだしてその結果を解釈する。

11回

メタアナリシスの考え方と結果の読み方

事前学習

メタアナリシスとは何か調べてくる

事後学習

自分の研究に関連する論文を用いてメタアナリシスを実行することを想定する。

12回

実験デザイン（症例対照研究、コホート研究、ネステット症例対照研究）
マッチング

事前学習

実験デザインについて調べてくる

事後学習

自分の研究に関連する論文の実験デザインを調べる。

13回

各自が持ち寄った論文内容の統計解析を再現して、発表する。

事前学習

自分で興味のある論文を取り上げてその統計解析を調べる

事後学習

自分の研究に関連する論文を用いて統計解析を実行する。

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　K302

オフィスアワー

月曜から金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。
メール（Teams)による質問やコメントはいつでも受け付ける。

科目ナンバリング

学位授与方針との関連

Syllabus data