  シラバス参照
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| 科目名／Course: 保健統計論／ | |
| 科目一覧へ戻る | 2022/09/09 現在 |
| 科目名（和文） ／Course |
保健統計論 |
|---|---|
| 科目名（英文） ／Course |
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| 時間割コード ／Registration Code |
51212601 |
| 学部（研究科） ／Faculty |
保健福祉学研究科 博士前期課程 |
| 学科（専攻） ／Department |
看護学専攻 |
| 担当教員（○：代表教員）
／Principle Instructor （○） and Instructors |
○矢嶋 裕樹 |
| オフィスアワー ／Office Hour |
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| 開講年度 ／Year of the Course |
2022年度 |
| 開講期間 ／Term |
前期 |
| 対象学生 ／Eligible Students |
1年,2年 |
| 単位数 ／Credits |
2 |
| 更新日 ／Date of renewal |
2022/03/11 |
|---|---|
| 使用言語 ／Language of Instruction |
日本語 |
| オムニバス ／Omnibus |
該当なし |
| 授業概略と目的 ／Cource Description and Objectives |
授業概要 学生自身が実際の保健医療データをもとに分析を行い、得られた結果から妥当な結論を導き、それを健康問題の予防?解決に役立たせるための実践的な知識や技術を学ぶ。また、随時、保健医療分野における学術論文や報告書等を紹介し、統計情報を正しく理解できるだけでなく、批判的に読み解くことができる力も育成することを目指す。 目的 1.分析者の関心や目的、データの性質に応じて、適切な分析手法を選択できるようになる（A-1） 2.データの入力から解析までの一連の作業に必要とされる知識?技術を身に付ける（A-1） 3.得られた結果から妥当な結論を導き、それを政策提言などに役立てることができる（A-1） |
| 履修に必要な知識?能力?キーワード ／Prerequisites and Keywords |
履修に必要な知識?能力 パソコンの基本操作についてあらかじめ習熟しておくこと。 キーワード 統計学、論理的思考力、健康問題への興味?関心 |
| 履修上の注意 ／Notes |
本講は基本的に講義形式で進めるが、受講生一人ひとりが、統計学的な見方?考え方を深められるように、一部、演習形式を取り入れていく予定である。 |
| 教科書 ／Textbook(s) |
随時、授業資料を配布する。 |
| 参考文献等 ／References |
神田善伸. 初心者でもすぐにできるフリー統計ソフトEZR(Easy R)で誰でも簡単統計解析, 南江堂, 2015. |
| 自主学習ガイド ／Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework |
演習ではフリーの統計ソフトEZRを使用する。時間の制約上、ソフトの操作方法について詳細な説明を省略することがあるため、各自、参考文献を読み、予習?復習することが望ましい。 |
| 資格等に関する事項 ／Attention Relating to Professional License |
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| アクティブラーニングに関する事項 ／Attention Relating to Active Learning |
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| 実務経験に関する事項 ／Attention Relating to Operational Experiences |
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| 備考 ／Notes |
毎回、ノートパソコンを準備してください。なお、ノートパソコンの管理者権限が必要となることがあるため、利用可能かあらかじめご確認ください。 |
| No. | 単元（授業回数） ／Unit (Lesson Number) |
単元タイトルと概要 ／Unit Title and Unit Description |
時間外学習 ／Preparation and Review |
配付資料 ／Handouts |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 第１回 | [統計の基礎知識] 統計解析の必要性、研究疑問の定式化、変数の種類について学ぶ。 |
随時配布する。 | |
| 2 | 第２回 | [記述統計と推測統計] 記述統計と推測統計の考え方について学ぶ。 |
随時配布する。 | |
| 3 | 第３回 | [データの作成、統計ソフトの使い方] データの作成及び統計ソフトEZRの基本操作について学ぶ。 |
随時配布する。 | |
| 4 | 第４回 | [解析前の準備] 疫学調査データのクリーニングおよび加工の方法について学ぶ。 |
随時配布する。 | |
| 5 | 第５回 | [名義変数の解析（１）] 名義変数の要約?記述、２群及び多群の比率の差の検定について学ぶ。 |
随時配布する。 | |
| 6 | 第６回 | [名義変数の解析（２）] 対応のある２群及び多群の比率の差の検定について学ぶ。 |
随時配布する。 | |
| 7 | 第７回 | [順序変数の解析（１）] 順序変数の要約?記述、２群及び多群の中央値の差の検定について学ぶ。 |
随時配布する。 | |
| 8 | 第８回 | [順序変数の解析（２）] 対応のある２群及び多群の中央値の差の検定について学ぶ。 |
随時配布する。 | |
| 9 | 第９回 | [連続変数の解析（１）] 連続変数の要約?記述、２群及び多群の平均値の差の検定について学ぶ。 |
随時配布する。 | |
| 10 | 第10回 | [連続変数の解析（２）] 対応のある２群及び多群の平均値の差の検定について学ぶ。 |
随時配布する。 | |
| 11 | 第11回 | [検出力分析と必要標本サイズの計算] 検出力分析や必要標本サイズの計算方法について学ぶ。 |
随時配布する。 | |
| 12 | 第11回 | [重回帰] 重回帰分析を用いて交絡因子を調整する方法について学ぶ。 |
随時配布する。 | |
| 13 | 第12回 | [ロジスティック回帰] ロジスティック回帰分析を用いて交絡因子を調整する方法について学ぶ。 |
随時配布する。 | |
| 14 | 第13回 | [生存期間の解析] 生存期間の要約、生存曲線の比較、比例ハザード回帰について学ぶ。 |
随時配布する。 | |
| 15 | 第14回 | [メタアナリシス] 系統的レビューで用いられるメタアナリシスの方法について学ぶ。 |
随時配布する。 | |
| 16 | 第15回 | [研究結果の報告] 研究報告に記載すべき事項について学ぶ。 |
随時配布する。 |
| No. |
到達目標 ／Learning Goal |
知識?理解 ／Knowledge & Undestanding |
技能?表現 ／Skills & Expressions |
思考?判断 ／Thoughts & Decisions |
伝達?コミュニケーション ／Communication |
協働 ／Cooperative Attitude |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1.分析者の関心や目的、データの性質に応じて、適切な分析手法を選択できるようになる（A-1） | ○ | ○ | ○ | ||||
| 2 | 2.データの入力から解析までの一連の作業に必要とされる知識?技術を身に付ける（A-1） | ○ | ○ | |||||
| 3 | 3.得られた結果から妥当な結論を導き、それを政策提言などに役立てることができる（A-1） | ○ | ○ | ○ | ○ |
| No. |
到達目標 ／Learning Goal |
定期試験 ／Exam. |
実演による評価 | レポート | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1.分析者の関心や目的、データの性質に応じて、適切な分析手法を選択できるようになる（A-1） | ○ | ○ | ○ | |||
| 2 | 2.データの入力から解析までの一連の作業に必要とされる知識?技術を身に付ける（A-1） | ○ | ○ | ○ | |||
| 3 | 3.得られた結果から妥当な結論を導き、それを政策提言などに役立てることができる（A-1） | ○ | ○ | ||||
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評価割合（％） ／Allocation of Marks |
50 | 20 | 30 | ||||