シラバス情報

授業科目名
医療統計学
学年
4年
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
竹内 一成
授業形態
授業で主に使用する言語
日本語、一部専門用語に関しては英語併記。
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
医療統計学では、その基本的な概念を身に着けるとともに、頻繁に用いられる統計手法について学ぶ。本科目は、学生が自身の研究活動においてデータ解析を行う際に役立つものであり、本分野の紹介のほか、医療専門家として働くための実践的な知識にも触れる。
キーワード:統計、仮説検定、検定の誤差

【到達目標】
・基本的な統計量の意味と違いを説明できる。
・帰無仮説、検定手法、生存時間解析法について説明できる。
・代表的な分布、回帰分析、相関係数の検定について概説できる。
・臨床研究の代表的な手法、観察研究での主な疫学研究デザイン、について概説できる。
・優越性試験と非劣性試験の違いについて説明できる。
・介入研究の計画上の技法を概説し、介入研究の効果指標について説明できる。
・臨床研究の結果を説明し、計算できる。

【関連するDP】 1 (PC2015-2021)

【関連するSDGs】 3
授業の概要
① 必修科目
② Medical Statistics(英語科目名)
③ 2015改訂コアカリキュラム E3(1)、薬学準備教育ガイドライン(3)(7)
④ 授業形態(講義)
⑤ (授業の概要)統計学の基礎的内容と、薬学領域における統計学に関連する項目を扱う。本授業は講義を中心に行うが、問題演習も実施する。

授業計画
1回
授業内容:医療統計の紹介、医療統計の基本概念について解説する。
到達目標:医療統計の基本概念について説明できる。
SBOs:E21200、H03800、H04100、H04200、H13100
事前学習
教科書の第10章を読み、不明な単語や概念について調べる(2時間)。
事後学習
授業で理解できなかった内容、単語、概念等に関して、教科書等を用いて勉強する(2時間)。

2回
授業内容:データの種類、平均と中央値について解説する。
到達目標:平均と中央値について長所と短所を説明できる。
SBOs:E21200、H03800、H04100、H04200、H12700
事前学習
教科書の第1-5章を読み、不明な単語や概念について調べる(2時間)。
事後学習
授業で理解できなかった内容、単語、概念等に関して、教科書等を用いて勉強する(2時間)。

3回
授業内容:標準偏差と箱ひげ図、正規分布について解説する。
到達目標:標準偏差と正規分布について説明できる。箱ひげ図を作成することができる。
SBOs:E21200、E21400
事前学習
教科書の第6、7章を読み、不明な単語や概念について調べる(2時間)。
事後学習
授業で理解できなかった内容、単語、概念等に関して、教科書等を用いて勉強する(2時間)。

4回
授業内容:サンプル分布および標準偏差、標準誤差、信頼区間について解説する。
到達目標:サンプル布の特性および標準偏差と標準誤差の違いについて説明できる。
SBOs:E21400、H12500、H12900
事前学習
教科書の第8-11章を読み、不明な単語や概念について調べる(2時間)。
事後学習
授業で理解できなかった内容、単語、概念等に関して、教科書等を用いて勉強する(2時間)。

5回
授業内容:研究デザインに関する主要な要素と特定の研究(臨床試験、コホート研究、ケースコントロール研究)について解説する。
到達目標:ランダム比較試験、コホート研究、ケースコントロール研究について説明できる。
SBOs:E21900、E22000、E22100、E22200、E22400
事前学習
教科書の第11-16章を読み、不明な単語や概念について調べる(2時間)。
事後学習
授業で理解できなかった内容、単語、概念等に関して、教科書等を用いて勉強する(2時間)。

6回
授業内容:仮説検定とその過誤、数値データ(1つの集団)について解説する。
到達目標:仮説検定および第一種の過誤と第二種の過誤の違い、数値データ(1つの集団)の取り扱いについて説明できる。
SBOs:E21200、E21300、E21400、E21900、E22000、E22100、E22200、E22300、E22400、E22500、H12500、H12700、H12900、H13100、H13200
事前学習
教科書の第17-19章を読み、不明な単語や概念について調べる(2時間)。
事後学習
授業で理解できなかった内容、単語、概念等に関して、教科書等を用いて勉強する(2時間)。

7回目
授業内容:第1-6回の内容に関して筆記試験を行う。
到達目標:第1-6回の内容を理解し、関連問題を解くことができる。
SBOs:E21300、E21400、E21500
事前学習
第1-6回の内容に関して復習する(2時間)。
事後学習
試験でできなかった問題およびそれに関係する内容、単語、概念等に関して、教科書等を用いて勉強する(2時間)。

8回
授業内容:数値データの処理方法について学ぶ。数値データ(1つの集団、2つの集団)について特にt検定を中心に解説する。
到達目標:対応のあるt 検定および対応のないt検定について説明できる。
SBOs:E21300、E21400、E21500
事前学習
教科書の第20-22章を読み、不明な単語や概念について調べる(2時間)。教科書第35章にも目を通しておくことが望ましい。
事後学習
授業で理解できなかった内容、単語、概念等に関して、教科書等を用いて勉強する(2時間)。

9回
授業内容:数値データ(3つ以上の集団)およびカテゴリーデータの処理方法について解説する。
到達目標:数値データ(3つ以上の集団)およびカテゴリーデータ2つの割合の場合におけるデータ処理について説明できる。
SBOs:E21300、E21400
事前学習
教科書の第22-24章を読み、不明な単語や概念について調べる(2時間)。教科書第36章にも目を通しておくことが望ましい。
事後学習
授業で理解できなかった内容、単語、概念等に関して、教科書等を用いて勉強する(2時間)。

10回
授業内容:カテゴリーデータの処理方法について学ぶ。3つ以上の割合の場合に対する検定を解説するとともに、サンプルサイズの計算についても解説する。また、回帰と相関について解説する。
到達目標:カテゴリーデータ3つ以上の割合の場合におけるデータ処理およびサンプルサイズの計算について説明できる。相関係数について説明できる。
SBOs:E21300、E21400、E21700、E22700、H12800、H13000
事前学習
教科書の第24-26、36章を読み、不明な単語や概念について調べる(2時間)。
事後学習
授業で理解できなかった内容、単語、概念等に関して、教科書等を用いて勉強する(2時間)。

11回
授業内容:回帰と相関について解説する。
到達目標:相関係数と回帰分析について説明できる。
SBOs:E21700、E22700、H12800、H13000
事前学習
教科書の第27章を読み、不明な単語や概念について調べる(2時間)。
事後学習
授業で理解できなかった内容、単語、概念等に関して、教科書等を用いて勉強する(2時間)。

12回
授業内容:メタアナリシスの定義とその方法について解説する。生存分析について解説する。
到達目標:メタアナリシスの定義とその方法について説明できる。カプラン・マイヤー推定量について説明することができる。
SBOs:E21700、E21800、E22600、E22700、H12800、H12900、H13000
事前学習
教科書の第40、43-44章を読み、不明な単語や概念について調べる(2時間)。
事後学習
授業で理解できなかった内容、単語、概念等に関して、教科書等を用いて勉強する(2時間)。

13回
授業内容:ベイズ法について解説する。
到達目標:ベイズ法とその利用方法について説明できる。
SBOs:E22700、H12800、H12900、H13000
事前学習
教科書の第45章を読み、不明な単語や概念について調べる(2時間)。
事後学習
授業で理解できなかった内容、単語、概念等に関して、教科書等を用いて勉強する(2時間)。

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
中間試験50%および定期試験50%の計100%で評価を行う。
追再試験においては、追再試験100%で評価を行う。
課題(試験やレポート等)に対するフィードバック
基本的に授業中に行う。
講義で使用するテキスト(書名・著者・出版社・ISBN・備考)
医科統計学が身につくテキスト
杉森祐樹
メディカル・サイエンス・インターナショナル
978-4-89592-791-8
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参考文献・推薦図書
添付文書がちゃんと読める統計学 山村重雄、竹平理恵子 じほう
研究室
K棟 K301
オフィスアワー
月曜日2、3限(K棟3階K301)
連絡先:itakeuchi@jiu.ac.jp
科目ナンバリング
学位授与方針との関連
関連ページ
https://www.jiu.ac.jp/visitors/students/detail/id=1001