| 科目責任者 | 稻岡 秀検 (※) |
|---|---|
| 担当者 | 稻岡 秀検 (※), 守田 憲崇 (※) |
| 科目概要 | ３年 （２単位・必修） [リハビリテーション学科 理学療法学専攻] |
医学研究（リハビリテーション）の領域で、理学療法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）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。
講義で紹介する統計学的有意差検定の知識を基礎に、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。
| 回 | 項目 | 授業内容 | 担当者 | 日時 |
|---|---|---|---|---|
| 第1回 | データの要約と分布 | 要約統計量を使用したデータの要約方法（平均値，中央値，四分位点，ヒストグラム，データのばらつき：標準偏差，標準誤差）とその意味，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 | 9/11② |
| 第2回 | 平均値の比較 | 独立した2群の差の検定，関連のある2群の差の検定手法について学習する．（t検定、対応のあるt検定） | 守田 憲崇 | 9/18② |
| 第3回 | 比率の比較 | 比率の差の検定手法について学習する．（カイ二乗検定） | 守田 憲崇 | 9/25② |
| 第4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 | 10/2② |
| 第5回 | 相関関係の検定 | ピアソンの相関係数の検定、スピアマン順位相関係数の検定を学習する。 | 守田 憲崇 | 10/9② |
| 第6回 | 生存時間解析 | 生存率曲線を求め、生存時間分布の検定する方法を学習する。（Kaplan-Meier法，ログランク検定） | 守田 憲崇 | 10/16② |
| 第7回 | メタアナリシス | メタ・アナリシスの基礎（統計モデル，バイアス）と代表的な方法（Forrest Plot, Funnel plot）を学習する。 | 守田 憲崇 | 10/21② |
| 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、試験内容について解説を行う。 | 守田 憲崇 | 10/23② |
| 第9回 | 分割表（１） | 適合度の概念と二項分布について学ぶ。その後、二項確率の検定について、正確検定と近似検定について学ぶ。 | 稻岡 秀検 | 10/28① |
| 第10回 | 分割表（２） | 多項分布について学び、カイ二乗統計量を使った適合度の正確検定と近似検定について学ぶ。 | 稻岡 秀検 | 10/30② |
| 第11回 | 分割表（３） | 尤度関数と尤度比について学び、尤度比を使った適合度の正確検定と近似検定について学ぶ。 | 稻岡 秀検 | 11/6② |
| 第12回 | 分割表（４） | ２×２分割表のサンプリングデザインと確率モデルについて学び、２×２分割表の独立性の帰無仮説についてオッズ比による表現を学ぶ。 | 稻岡 秀検 | 11/13② |
| 第13回 | 分割表（５） | 超幾何分布について学び、Fisherの正確検定について学ぶ。その後、２×２分割表の正確検定と近似検定について学ぶ。 | 稻岡 秀検 | 11/20② |
| 第14回 | 回帰分析（１） | 共分散と相関係数について学ぶ。 | 稻岡 秀検 | 11/27② |
| 第15回 | 回帰分析（２） | 回帰モデルと回帰式について学び、最小二乗法について学ぶ。また、相関係数と寄与率について学ぶ。 | 稻岡 秀検 | 12/4② |
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）
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。
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。
| 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・ロジスティック回帰 | 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 | 新版 メタ・アナリシス入門―エビデンスの統合をめざす統計手法 (医学統計学シリーズ) | 丹後俊郎 | 朝倉書店、2016 |
| 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 |
| 参考書 | 欠測データの統計解析 | 阿部貴行 | 朝倉書店、2016 |
| 参考書 | 経時データ解析 | 船渡川伊久子、船渡川隆 | 朝倉書店、2015 |