学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
医学部(保)
時間割コード
Registration Code
1731171
科目名 【日本語】
Course Title
医療統計学
科目名 【英語】
Course Title
Basic Inferential Statistics
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
担当教員 【日本語】
Instructor
中杤 昌弘 ○ 松井 佑介
担当教員 【英語】
Instructor
NAKATOCHI Masahiro ○ MATSUI Yusuke
単位数
Credits
1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
春1期 火曜日 1時限
Spring1 Tue 1
必修・選択
Required / Selected
必修・看検、選択・放理作


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
多様なデータが収集される臨床、予防、実験現場では、データを解析し結果を解釈することが不可欠です。本講義では統計学的推計で用いられる用語の定義を理解し、初歩的解析手順を習得することを目的とします。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
In clinical, preventive, or experimental settings where a variety of data is often collected, data analysis and interpretation of the results are essential. The aim of this course is to help students understand the definition of technical languages used in statistical inference and acquire fundamental steps of the statistical analysis.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
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. 仮説検定の手順を説明できる。
2. データの性質に応じた適切な解析手法を選択できる。
3. 統計解析結果から導かれる解釈を説明できる。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
授業の内容や構成
Course Content / Plan
本授業は以下の内容と順序で構成されます。

第1回:ガイダンス、RとR cloud

第2回:データの要約と確率分布

第3回:推定と検定・1:推定および検定の基礎

第4回:推定と検定・2:検定方法の紹介

第5回:回帰分析・1:単変量

第6回:回帰分析・2:多変量

第7回:回帰分析・3:回帰分析の各種指標

第8回:試験 or レポート
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
高等学校で学ぶ数学Ⅰ「データの分析」、数学B「確率分布と統計的な推測」の理解を前提とします。
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
出席・小テスト(40%)+試験・レポート(60%)
教科書・テキスト
Textbook
特に指定しない
参考書
Reference Book
Gareth James et al.『Rによる 統計的学習入門』(朝倉書店、2018)
大木秀一『基本からわかる看護統計学入門(第2版)』(医歯薬出版,2016)
大木秀一『基本からわかる看護疫学入門(第3版)』(医歯薬出版,2017)
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
講義後にNUCTで小テストを出す。講義内容の復習をしつつ取り組むこと
授業の進め方
How to proceed with the class
配付資料による説明とPCを用いた演習により行う。PCは各自で準備しておく。
注意事項
Notice for Students
本授業に関する参照Webページ
Reference website for this Course
担当教員からのメッセージ
Message from the Instructor
使用言語
Language(s) for Instruction & Discussion
日本語
授業開講形態等
Lecture format, etc.
対面講義とオンライン講義のハイブリッド形式で開催する。
受講生はどちらの形式で出席しても良い。
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)