医1年 情報学・統計学演習(令和4年度)

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＜授業概要＞

■授業の目的

前期科目「数理・データサイエンス」で学んだ仮説検定や推定の考え方を基礎として，質的データの分析，交絡や交互作用を含むデータの分析など，医療分野で広く行われる応用的なデータ分析の手法について統計解析ソフトを用いながら実習形式で学ぶ。
【ディプローマポリシーとの関連】
研究への志向力
11. 研究心（リサーチマインド）を持って、真理を探究し、未知の分野を切り拓こうとすることができる。前期科目「数理・データサイエンス」で学んだ仮説検定や推定の考え方を基礎として，質的データの分析，交絡や交互作用を含むデータの分析など，医療分野で広く行われる応用的なデータ分析の手法について統計解析ソフトを用いながら実習形式で学ぶ。

■授業の到達目標

1. 統計解析ソフトを用いて，数理・データサイエンスで学んだ統計解析法によるデータ分析を実施できる。
2. 統計解析ソフトを用いて，次の統計解析法によるデータ分析を実施できる。
・ノンパラメトリック検定（マン・ホイットニーのU検定など）
・カイ二乗検定及びフィッシャーの正確確率検定
・二元配置分散分析，共分散分析
・ロジスティック回帰
・生存時間解析（生存率の推定，２群の生存率の比較，Cox回帰）
・主成分分析

■授業の進め方

各回の前半に講義形式で手法の説明を行い，後半に演習を行う。

■キーワード

統計学，回帰，検定，推定

■参考文献（その他）・授業資料等

講義テキストを島根大学Moodleにて電子形式で配付する。   

【参考文献】
鶴田陽和(著)，「独習統計学24講 医療データの見方・使い方」，朝倉書店，2013
鶴田陽和(著)，「独習統計学24講 分割表・回帰分析・ロジスティック回帰」，朝倉書店，2016
東京大学教養学部統計学教室(編)，「自然科学の統計学」，東京大学出版会 ，1992
古川俊之(監修)，丹後俊郎(著)，「新版 医学への統計学」，朝倉書店，1993
中村 剛(著)「Cox比例ハザードモデル」，朝倉書店，2001.
David J. Sheskin, 「Handbook of Parametric and Nonparametric Statistical Procedures」, Fifth Edition. CRC Press，2011
Scott E. Maxwell, Harold D. Delaney, Ken Kelley,「Designing Experiments and Analyzing Data: A Model Comparison Perspective」，Third Edition, Routledge，2017

■成績評価の方法およびその基準

【評価方法】
期末試験，各回の演習課題により評価する。   
【合否基準】
期末試験を概ね80%，各回の演習課題を概ね20%の割合で組み合わせて100点満点の成績点を算出し，60点以上を合格とする。

■オフィスアワー

平日 9:00〜17:00

■その他

【コア・カリとの関連】
B-1-2) 統計手法の適用
ねらい：医学、生物学でよく遭遇する標本に統計手法を適用するときに生じる問題点、統計パッケージの利用を含めた具体的な扱い方を修得する。
学修目標：
�@２群間の平均値の差を検定できる（群間の対応のあり、なしを含む）。
�Aパラメトリック検定とノンパラメトリック検定の違いを説明できる。
�Bカイ２乗検定法を実施できる。
�C一元配置分散分析を利用できる。
�D２変量の散布図を描き、回帰と相関の違いを説明できる。
�E線形重回帰分析、多重ロジスティック回帰分析と交絡調整を概説できる。

 

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