2025年度/1CMA117001 (公大)

【集中講義】医学統計学　基礎 <前期>

臨床研究の研究デザインや、創薬開発に必須な臨床試験、観察研究の解析に必要な疫学的知識など総合的な知識を習得でき、実際の臨床データを統計ソフト（R、 EZR）を用いて解析出来るような講義を行う。原則各回180分（休憩含）とし、適宜ビデオ講義を利用する。

担当教員氏名

新谷 歩

科目ナンバリング

CMACLM61117-J1 (公大)

授業管轄部署

医学研究科

授業形態

講義

開講キャンパス

阿倍野

開講区分

集中講義

配当年次

1年 (公大)

注意: 配当年次は学部・学科によって異なる場合があるので、UNIPAで確認してください。

単位数

3単位 (公大)

注意: 実際の単位数は学部・学科によって異なる場合があるので、必ずUNIPAで確認してください。

到達目標

臨床疫学研究で多用される統計学の基本的コンセプトを理解し、研究デザインやデータの形に添って正しい統計検定手法の選択ができ、統計ソフトを用いて自身で解析を行うことができる。臨床研究論文などで用いられる統計学を理解し、使用された統計手法について評価及び他者に説明できる。

各授業回の説明

授業	授業内容	事前・事後の学習内容
第1回	データセットのつくり方と記述統計	課題
第2回	データセットのつくり方と記述統計	課題
第3回	2項分布とノーマル近似　中心極限定理　信頼区間	課題
第4回	2項分布とノーマル近似　中心極限定理　信頼区間	課題
第5回	EZRの使い方　仮説検定復習　両側片側検定　同等性非劣性	課題
第6回	EZRの使い方　仮説検定復習　両側片側検定　同等性非劣性	課題
第7回	統計検定の選び方、スチューデントT検定	課題
第8回	対応のあるT検定、ノンパラメトリック検定	課題
第9回	分散分析　クルスカルワリス検定	課題
第10回	反復測定ANOVA　フリードマン検定	課題
第11回	線形回帰　相関係数	課題
第12回	T検定　ANOVAとの関係	課題
第13回	交絡と多変量回帰分析	課題
第14回	交絡と多変量回帰分析	課題
第15回	Rstudio と非線形回帰	課題
第16回	Rstudio と非線形回帰	課題
第17回	疫学指標　2値アウトカム 割合とレート　RR  OR NNT	課題
第18回	疫学指標　2値アウトカム 割合とレート　RR  OR NNT	課題
第19回	ロジスティック回帰、交絡の調整	課題
第20回	インターアクション、傾向スコア分析	課題
第21回	生存率解析　KMカーブとCOX比例ハザード回帰	課題
第22回	生存率解析　KMカーブとCOX比例ハザード回帰	課題
第23回	順序ロジスティック回帰　多変量解析　傾向スコア	課題
第24回	順序ロジスティック回帰　多変量解析　傾向スコア	課題

授業内容

臨床研究における統計解析手法の基本的事項について，座学と実習を交えて講義する．

事前・事後学習の内容

講義後に課される課題の提出．

成績評価方法

(1) 到達目標: 課題・試験で問われた内容を理解し説明できる (2) 評価方法: 課題40%，試験60% (3) 単位取得のための最低基準: 全ての課題提出および総合評価点60%以上取得

履修上の注意

プログラミングや統計学習の経験などは不問です。

教科書

教科書・教材：「今日から使える医療統計」新谷歩、医学書院、2015

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参考文献

特になし、　必要に応じて適宜通知

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