Web Syllabus(講義概要)
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医療統計学Medical Statistics
科目責任者稻岡 秀検 (※)
担当者稻岡 秀検 (※), 守田 憲崇 (※)
科目概要2年 (2単位・選択) [リハビリテーション学科 作業療法学専攻]
2年 (2単位・選択) [リハビリテーション学科 言語聴覚療法学専攻]
2年 (2単位・必修) [リハビリテーション学科 視覚機能療法学専攻]

授業の目的

医学研究(リハビリテーション)の領域で、チーム医療の一員として患者の治療に貢献できるリハビリテーションの知識と技術を科学的根拠に基づいて提供するために、しばしば登場する代表的なデータ処理(統計学的有意差検定,統計学的信号処理)手法の内容を区別可能で、必要に応じて自身で解析方法を判別し、データ解析できる。

教育内容・教育方法・フィードバック

講義で紹介する統計学的有意差検定、統計学的信号処理の知識を基礎に、サンプルデータをアプリケーションソフトを用いて実際にデータ解析し、その方法と解析結果の意味を学習する。将来、臨床の現場でデータを解析した時にアプリケーションソフトが出力する内容を理解できるようにする。

授業内容

項目授業内容担当者日時
第1回データの要約要約統計量を使用したデータの要約方法とその意味について学習する。(平均値、データの位置、データのばらつき:標準偏差、標準誤差)守田 憲崇
9/5①
第2回データの分布データの分布形状(パラメトリック、ノンパラメトリック)と外れ値の扱い方を学習する。守田 憲崇
9/12①
第3回統計学的検定総論統計学検定の考え方について学習する。(2種類の過誤、仮説検定の手順、p値と有意水準、統計学的有意性と生物学的有意性)守田 憲崇
9/19①
第4回平均値の比較独立した2群の差の検定,関連のある2群の差の検定する手法について学習する。(t検定)守田 憲崇
9/26①
第5回比率の比較比率の差の検定する手法について学習する。(カイ二乗検定)守田 憲崇
10/3①
第6回多群の検定1要因と2要因で分類される多群の検定、多群の組み合わせの検定を学習する。(分散分析と多重比較)守田 憲崇
10/10①
第7回相関関係の検定ピアソン相関係数の検定、スピアマン順位相関係数の検定を学習する。守田 憲崇
10/17①
第8回中間試験第1回から第7回までの内容について試験を行い、終了後に試験内容について解説を行う。守田 憲崇
10/24①
第9回分割表カイ二乗分布、適合度、尤度、四分表の確率モデルについて学び、正確検定、独立性の検定の計算について学ぶ。稻岡 秀検
10/31①
第10回回帰分析共分散と相関係数について復習し、単回帰分析について学ぶ。稻岡 秀検
11/7①
第11回重回帰分析線形の重回帰モデルと重回帰式の求め方について学び、重回帰モデルの妥当性について検討する。稻岡 秀検
11/14①
第12回ロジステック回帰分析オッズ比と相対危険度について学び、ロジステック回帰分析の数値計算上の問題点について検討する。稻岡 秀検
11/21①
第13回主成分分析、因子分析、判別分析主成分の求め方について学び、因子分析、判別分析への応用について検討する。稻岡 秀検
11/28①
第14回分散分析一元配置分散分析、二元配置分散分析、共分散分析、ノンパラメトリック分散分析について学ぶ。稻岡 秀検
12/5①
第15回関連解析遺伝疾患と対立遺伝子の頻度分布を例として関連解析について学ぶ。稻岡 秀検
12/12①
第1回
項目
データの要約
授業内容
要約統計量を使用したデータの要約方法とその意味について学習する。(平均値、データの位置、データのばらつき:標準偏差、標準誤差)
担当者
守田 憲崇
日時
9/5①
第2回
項目
データの分布
授業内容
データの分布形状(パラメトリック、ノンパラメトリック)と外れ値の扱い方を学習する。
担当者
守田 憲崇
日時
9/12①
第3回
項目
統計学的検定総論
授業内容
統計学検定の考え方について学習する。(2種類の過誤、仮説検定の手順、p値と有意水準、統計学的有意性と生物学的有意性)
担当者
守田 憲崇
日時
9/19①
第4回
項目
平均値の比較
授業内容
独立した2群の差の検定,関連のある2群の差の検定する手法について学習する。(t検定)
担当者
守田 憲崇
日時
9/26①
第5回
項目
比率の比較
授業内容
比率の差の検定する手法について学習する。(カイ二乗検定)
担当者
守田 憲崇
日時
10/3①
第6回
項目
多群の検定
授業内容
1要因と2要因で分類される多群の検定、多群の組み合わせの検定を学習する。(分散分析と多重比較)
担当者
守田 憲崇
日時
10/10①
第7回
項目
相関関係の検定
授業内容
ピアソン相関係数の検定、スピアマン順位相関係数の検定を学習する。
担当者
守田 憲崇
日時
10/17①
第8回
項目
中間試験
授業内容
第1回から第7回までの内容について試験を行い、終了後に試験内容について解説を行う。
担当者
守田 憲崇
日時
10/24①
第9回
項目
分割表
授業内容
カイ二乗分布、適合度、尤度、四分表の確率モデルについて学び、正確検定、独立性の検定の計算について学ぶ。
担当者
稻岡 秀検
日時
10/31①
第10回
項目
回帰分析
授業内容
共分散と相関係数について復習し、単回帰分析について学ぶ。
担当者
稻岡 秀検
日時
11/7①
第11回
項目
重回帰分析
授業内容
線形の重回帰モデルと重回帰式の求め方について学び、重回帰モデルの妥当性について検討する。
担当者
稻岡 秀検
日時
11/14①
第12回
項目
ロジステック回帰分析
授業内容
オッズ比と相対危険度について学び、ロジステック回帰分析の数値計算上の問題点について検討する。
担当者
稻岡 秀検
日時
11/21①
第13回
項目
主成分分析、因子分析、判別分析
授業内容
主成分の求め方について学び、因子分析、判別分析への応用について検討する。
担当者
稻岡 秀検
日時
11/28①
第14回
項目
分散分析
授業内容
一元配置分散分析、二元配置分散分析、共分散分析、ノンパラメトリック分散分析について学ぶ。
担当者
稻岡 秀検
日時
12/5①
第15回
項目
関連解析
授業内容
遺伝疾患と対立遺伝子の頻度分布を例として関連解析について学ぶ。
担当者
稻岡 秀検
日時
12/12①

到達目標

1.基礎的なデータ処理用語とその意味が具体的に説明できる。(*知識・理解)
2.卒業研究等や将来臨床の現場でよく使われる統計学的有意差検定手法、統計学的信号処理手法を対象データにより適切に選択しコンピュータ処理ができる。(*技能)
3.卒業研究等や将来臨床の現場でよく使われる統計学的有意差検定手法、統計学的信号処理手法によるデータ処理結果を解釈し、具体的に説明できる。(*知識・理解)

評価基準

試験(授業内試験30%、定期試験30%)、レポート(40%)などを総合的に勘案する。

準備学習等(予習・復習)

コンピュータの操作(エクセル)に関し復習し慣れておくこと。次回の授業範囲の用語について予習し、授業後には授業内容についての概要をA4用紙1枚以内にまとめること。

教材

種別書名著者・編者発行所
教科書資料を配付する
参考書新・涙なしの統計学Derek Rowntree (著),加納 悟 (訳)新世社、2001
参考書新版 学会・論文発表のための統計学 統計パッケージを誤用しないために浜田知久馬真興交易医書出版部、2012
参考書独習統計学24講 医療データの見方・使い方鶴田陽和朝倉書店、2013
参考書独習統計学24講 分割表・回帰分析・ロジステック回帰鶴田陽和朝倉書店、2016
参考書医学・薬学データの統計解析データの整理から交互作用多重比較まで広津千尋東京大学出版会、2004
参考書入門はじめての分散分析と多重比較石村貞夫、石村光資郎東京図書、2008
参考書入門はじめての多変量解析石村貞夫、石村光資郎東京図書、2007
教科書
署名
資料を配付する
著者・編者
発行所
参考書
署名
新・涙なしの統計学
著者・編者
Derek Rowntree (著),加納 悟 (訳)
発行所
新世社、2001
参考書
署名
新版 学会・論文発表のための統計学 統計パッケージを誤用しないために
著者・編者
浜田知久馬
発行所
真興交易医書出版部、2012
参考書
署名
独習統計学24講 医療データの見方・使い方
著者・編者
鶴田陽和
発行所
朝倉書店、2013
参考書
署名
独習統計学24講 分割表・回帰分析・ロジステック回帰
著者・編者
鶴田陽和
発行所
朝倉書店、2016
参考書
署名
医学・薬学データの統計解析データの整理から交互作用多重比較まで
著者・編者
広津千尋
発行所
東京大学出版会、2004
参考書
署名
入門はじめての分散分析と多重比較
著者・編者
石村貞夫、石村光資郎
発行所
東京図書、2008
参考書
署名
入門はじめての多変量解析
著者・編者
石村貞夫、石村光資郎
発行所
東京図書、2007