| 授業の目的 【日本語】 | | | 臨床検査、検診、疫学調査、レセプトなど保健医療分野では多種多様な情報が継続的に蓄積されており、その活用を通して組織の効率的運営や社会への還元が期待される。データの利用法を理解しておくことは医療従事者にとって基本的能力の一つと認識されるようになっている。また、かつては高額であった統計解析ツールも、現在では無料や低額で入手でき、誰もがツールを用いて統計解析を学ぶことが可能となっている。本講義では、保健医療データがどのように活用されるかを紹介し、また各自のPC上で統計解析ツールを走らせて例題を分析することで、統計解析プログラミングに対する親和性を高めることを目的とする。 |
|
|
| 授業の目的 【英語】 | | | With the continuing accumulation of a multitude of information from clinical laboratory tests, health screening, epidemiological survey, or insurance claims occurring in medical and public health settings, effective utilization of such information has been highly expected for productive organizational operation or social benefit. Moreover, tools of statistical analysis, which have been ever-expensive, are currently available at low or even no cost, allowing everyone to learn statistical method with statistical tools at hand. The aim of this course is to introduce how medical datasets can be utilized and help graduate students become familiarized to statistical programming through running an analysis software on their PCs to analyze some example datasets. |
|
|
| 到達目標 【日本語】 | | この授業の終了時に、学生は以下の知識・能力を身につけていることを目標とします。
1. 保健医療データの形態ごとに含まれる情報の内容と、活用法について説明できる。
2. PC上での統計解析ソフトを用いた基本的な統計解析ができる。 |
|
|
| 到達目標 【英語】 | | At the end of the course, students are expected to master the knowledge and skills to
1. explain the content of information contained in individual health/medical datasets for effective utilization.
2. perform basic analyses of such datasets with the use of PC-installed statistical tools. |
|
|
| 授業の内容や構成 | | 本授業は以下の内容と順序で構成されます。
1. 保健医療データの特徴
臨床データ、健康診断データ、疫学調査データ、レセプトデータなど保健医療現場で収集されているデータの特徴について学習する。またそれらのデータが、どのように利用されているかを学習する。
2.プログラミングの実際
各自のPCにフリーの統計解析ソフトRをインストールし、例題の解析を通して、基本的な統計解析を実演するためのプログラミングについて学ぶ。
解析手法の内容は、相関と回帰、平均値の差の検定（T検定、分散分析）、ノンパラメトリック検定、生命表分析を行います。
プログラミングの実際では課題の提出を求めます。受講者はあらかじめ自分のPC（WindowsまたはMac）に統計解析ソフトをインストールしておき、また実演で用いる例題をダウンロードしておく必要があります。
This course consists of the following contents in order.
1. Characteristics of health/medical datasets
To learn the characteristics of clinical, health screening, epidemiological, and medical claim data handled in health-care settings and how such data are used.
2. Practical programming
To learn basic programming methods with the use of the free statistical software R installed in personal computers through example problem solution. Contents of the statistical tests include correlation and regression, T-test, analysis of variance, non-parametric analysis, and life-table analysis. |
|
|
| 履修条件・関連する科目 | | | 学部在籍中に統計学に関する単位を習得していることが望ましいです。 |
|
|
| 成績評価の方法と基準 | | 毎回の授業での取り組む姿勢と、課題の提出によって総合的に判定します。
Class attendance and attitude in class, and report submission |
|
|
| 教科書・テキスト | | Andrew P. Beckerman（2019）『Rをはじめよう 生命科学のためのRStudio入門』羊土社
保健・医療研究の進め方入門-RとEZRを用いて-（インターネット経由でダウンロード） |
|
|
| 参考書 | | 金明哲（2017）『Rによるデータサイエンス データ解析の基礎から最新手法まで』森北出版
山田剛史（2008）『Rによるやさしい統計学』オーム社
神田善伸（2015）『初心者でもすぐにできるフリー統計ソフトEZR（Easy R）で誰でも簡単統計解析』南江堂
新谷歩 （2016）『みんなの医療統計 12日間で基礎理論とEZRを完全マスター!』講談社 |
|
|
| 課外学習等（授業時間外学習の指示） | | | 授業時間内で行える演習時間は限られていますので、時間外に教科書の内容を精読し、自習によりツールの操作法を学ぶことを勧めます。 |
|
|
| 授業の進め方 | | |
|
| 注意事項 | | WEBサーバ（NUSS）に授業・実演で用いるファイルを掲載します。授業時間中に一斉にインターネットにアクセスすると、通信速度が極度に低下します。必要なファイルはあらかじめ記憶媒体に保存して授業に臨んでください。
Example data files to be used during the course will be uploaded onto the web server (NUSS). Because the all-class simultaneous access to the internet wireless points may cause too heavy traffic load, all necessary files should be download and stored in the individual PCs in advance of the class. |
|
|
| 本授業に関する参照Webページ | | |
|
| 担当教員からのメッセージ | | 高価な統計専用ソフトの購入が必要であったり、施設内の限られた場所で限られた機器でなければ統計ソフトを利用できないという状況は過去の話です。現在のオープンサイエンス環境下では、誰もが統計解析ツールを無料で自分のPCにインストールして活用できます。
The time has passed away when high-cost data-analysis software or specifically-equipped facilities are required to perform statistical analyses. In the current open-science society, no one needs to hesitate to use freely available software that can be easily installed into the computers at hand. |
|
|
| 使用言語 | | |
|
| 授業開講形態等 | | |
|
| 遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置 | | |
|