授業の目的

本授業科目では、医療情報を解析する手法として重要である統計解析について講義と演習を行う。最終的には、自分の研究で得られたデータを整理・解析して学会発表ができるようになることを目標とする。

教育内容

本講義は三つの部分から成る。最初は、統計解析の基礎について学ぶ。基本統計量、平均の差の検定など基本事項を学んだ後に、分散分析や多重比較などの手法を例題とともに学ぶ。次に、プログラミング言語Pythonを用いて基本的な統計解析のためのプログラムについて例題とともに学ぶ。最後に、回帰分析について学ぶ。単回帰、モデルの説明力について学んだ後に、重回帰について学ぶ。

教育方法

パワーポイントを用いた対面講義を行い、講義中にPCを用いた演習を行う。

【フィードバック】
講義の最初に前回の講義の演習内容について模範解答を示して解説する。受講者は模範解答と自分の解答を比較し修正する。疑問点があれば講義終了後に改めて解説する。

卒業・学位授与の方針と当該科目の関連

授業内容

到達目標

自分の研究で得られたデータに対して､適切な統計解析ができるようになる。

1. 基本統計量について説明できる。
2. 平均の差の検定について説明できる。
3. 回帰直線について説明できる。
4. 2x2分割表について説明できる。
5. 分散分析について説明できる。
6. 多重検定について説明できる。
7. Pythonによる簡単な統計プログラムを組み，その動作について説明できる。
8. 単回帰について説明できる。
9. 重回帰について説明できる。

評価方法

講義中の演習課題(60%)、最終確認課題(40%)により評価する。演習課題の模範解答については次回の講義で解説する。

準備学習等(予習・復習)

指定された参考書を読んでくること。また、与えられた課題を授業時間内に達成できなかったときは、放課後等を利用して次週までに完成させること。
授業時間外の学習時間：60時間

その他注意等

資料に関する連絡は大学のメールアカウント宛に行うので、確認を怠らないこと。

教材