Web Syllabus(講義概要)
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科目名:臨床統計学入門Ⅱ
英文名:Introduction to Biostatistics Ⅱ
科目概要:修士_薬科専_臨統コ, 修士課程1年, 後期, 選択, 2単位
水曜日3・4限, 3114セミナー室
科目責任者:道前 洋史 (臨床統計学・講師)
担当者:道前 洋史(臨床統計学・講師)
備考:

授業の目的

授業の目的は、臨床試験で得られるデータ解析を行う上で必要な統計学的知識と統計学的手法を修得することである。講義では、二値データや生存時間データに関する推測方法を修得するとともに、R ・SASなどの統計ソフトを用いたデータ解析を実施することで実践的な問題への対応方法も修得する。
この科目は学位授与方針(ディプロマ・ポリシー)の薬科学専攻修士課程②⑤に関連する。

教育内容

豊富な実例を用いて統計学の考え方を講義する。また、適宜統計ソフトを用いたデータ解析も実施することで統計学への理解を深める。

教育方法

パワーポイントと配布資料を用いた講義形式とパソコンを用いた実習形式ですすめる。適宜練習問題を実施し、授業の中で解答を検討する。対面講義として実施する。

講義内容

No.講義項目担当者開講日到達目標・学習方法・内容
1分散分析とノンパラメトリック検定道前 洋史
9月10日③④分散分析における一元配置法と多重比較法を理解できる。
一標本と二標本のノンパラメトリック検定であるウィルコクソン符号順位検定とウィルコクソン順位和検定を理解できる。
2割合に関する推測と分割表道前 洋史
9月24日③④1つの母集団の割合に関する推測方法、2つの独立な母集団の割合に関する推測方法を理解できる。
3相関と回帰分析道前 洋史
10月8日③④相関と回帰の類似点と相違点、相関係数と回帰係数の算出方法を理解できる。重回帰分析を理解できる。
4データ解析1道前 洋史
10月22日③④R ・SASなどの統計ソフトを用いて、分散分析、ノンパラメトリック検定、比率の推定、分割表の解析、相関係数の推定、(重)回帰分析をできるようになる。正しい結果の解釈ができるようになる。
5ロジスティック回帰分析道前 洋史
10月29日③④ロジステック関数、ロジステック回帰、リンク関数、線形回帰モデルとの違いを理解できる。
6生存時間解析1道前 洋史
11月12日③④打切りデータ、生存曲線の推定、2つの生存曲線の比較(ログランク検定)が理解できる。
7生存時間解析2道前 洋史
11月26日③④セミパラメトリックモデル、Cox比例ハザードモデルについて理解できる。
8データ解析2道前 洋史
12月10日③④R ・SASなどの統計ソフトを用いて、ロジスティック回帰分析、生存時間解析をできるようになる。正しい結果の解釈ができるようになる。
No. 1
講義項目
分散分析とノンパラメトリック検定
担当者
道前 洋史
開講日
2025-09-10
到達目標・学習方法・内容
分散分析における一元配置法と多重比較法を理解できる。
一標本と二標本のノンパラメトリック検定であるウィルコクソン符号順位検定とウィルコクソン順位和検定を理解できる。
No. 2
講義項目
割合に関する推測と分割表
担当者
道前 洋史
開講日
2025-09-24
到達目標・学習方法・内容
1つの母集団の割合に関する推測方法、2つの独立な母集団の割合に関する推測方法を理解できる。
No. 3
講義項目
相関と回帰分析
担当者
道前 洋史
開講日
2025-10-08
到達目標・学習方法・内容
相関と回帰の類似点と相違点、相関係数と回帰係数の算出方法を理解できる。重回帰分析を理解できる。
No. 4
講義項目
データ解析1
担当者
道前 洋史
開講日
2025-10-22
到達目標・学習方法・内容
R ・SASなどの統計ソフトを用いて、分散分析、ノンパラメトリック検定、比率の推定、分割表の解析、相関係数の推定、(重)回帰分析をできるようになる。正しい結果の解釈ができるようになる。
No. 5
講義項目
ロジスティック回帰分析
担当者
道前 洋史
開講日
2025-10-29
到達目標・学習方法・内容
ロジステック関数、ロジステック回帰、リンク関数、線形回帰モデルとの違いを理解できる。
No. 6
講義項目
生存時間解析1
担当者
道前 洋史
開講日
2025-11-12
到達目標・学習方法・内容
打切りデータ、生存曲線の推定、2つの生存曲線の比較(ログランク検定)が理解できる。
No. 7
講義項目
生存時間解析2
担当者
道前 洋史
開講日
2025-11-26
到達目標・学習方法・内容
セミパラメトリックモデル、Cox比例ハザードモデルについて理解できる。
No. 8
講義項目
データ解析2
担当者
道前 洋史
開講日
2025-12-10
到達目標・学習方法・内容
R ・SASなどの統計ソフトを用いて、ロジスティック回帰分析、生存時間解析をできるようになる。正しい結果の解釈ができるようになる。

評価方法

定期試験
授業・授業回数16回
その他・データ解析1での課題(50%)とデータ解析2での課題(50%)の合計(100%)に基づいて評価する。

学生へのメッセージ

統計学的知識の修得とともに、統計ソフトを用いた実践的な統計学的手法の修得も重要ですので、本講義でしっかり身につけてください。

準備学習(予習・復習)・その他

1【授業時間外に必要な学習の時間:60時間】
2・教科書の講義該当箇所をよく読んで予習すること。
・講義で配布したプリントをしっかり復習すること。
・分からない箇所は講義後、またはオフィスアワーなどを最大限利用して、必ず質問すること。

教材

種別書名著者・編者発行所
教科書講義時配布資料
参考書基礎から理解できる医学統計学Stanton A. Glantz(著)
足立堅一(監訳)
篠原出版新社
教科書
署名
講義時配布資料
著者・編者
発行所
参考書
署名
基礎から理解できる医学統計学
著者・編者
Stanton A. Glantz(著)
足立堅一(監訳)
発行所
篠原出版新社