  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 | 2023/11/02 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 |
矢嶋 裕樹(講義前後。随時メールでの質問も受け付ける。) |
| 開講年度 ／Year of the Course |
2023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 |
2023/03/08 |
|---|---|
| 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、データ解析、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) |
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. |
| 参考文献等 ／References |
神田善伸. EZRでやさしく学ぶ統計学?EBMの実践から臨床研究まで? 改訂3版, 中外医学社, 2020. |
| 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 |
保健師国家試験受験資格必須科目 |
| アクティブラーニングに関する事項 ／Attention Relating to Active Learning |
EZRを用いたデータ解析演習を行う。 |
| 実務経験に関する事項 ／Attention Relating to Operational Experiences |
該当しない。 |
| 備考 ／Notes |
?本科目は、一部または全部をオンライン授業で実施する可能性がある。 ?毎回、ノートパソコン（管理者権限を有する）を準備すること。 |
| 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 | [統計学の基礎] 統計学の役割、研究疑問の定式化、標本抽出法について学ぶ。 |
?授業終了時に提示する課題に取り組むこと。 ?教科書の関連部分をよく読んでおくこと。 |
随時配布する。 |
| 2 | 第2回 | [疫学研究デザイン] 観察研究のデザインと介入（実験）研究のデザインについて学ぶ。 |
?授業終了時に提示する課題に取り組むこと。 ?教科書の関連部分をよく読んでおくこと。 |
随時配布する。 |
| 3 | 第3回 | [誤差とバイアス] 誤差とバイアスの種類と性質について学ぶ。 |
?授業終了時に提示する課題に取り組むこと。 ?教科書の関連部分をよく読んでおくこと。 |
随時配布する。 |
| 4 | 第4回 | [EZRの基本操作] 統計ソフトEZRによるデータの作成、クリーニング、加工の方法について学ぶ。 |
?授業終了時に提示する課題に取り組むこと。 ?教科書の関連部分をよく読んでおくこと。 |
随時配布する。 |
| 5 | 第5回 | [データの種類] データの種類と分布、要約統計量について学ぶ。 |
?授業終了時に提示する課題に取り組むこと。 ?教科書の関連部分をよく読んでおくこと。 |
随時配布する。 |
| 6 | 第6回 | [統計的推定] 統計的推定の考え方と方法について学ぶ。 |
?授業終了時に提示する課題に取り組むこと。 ?教科書の関連部分をよく読んでおくこと。 |
随時配布する。 |
| 7 | 第7回 | [仮説検定ー名義変数の解析] 名義変数の要約?記述、２群及び多群の比率の差の検定、効果量の算出法について学ぶ。 |
?授業終了時に提示する課題に取り組むこと。 ?教科書の関連部分をよく読んでおくこと。 |
随時配布する。 |
| 8 | 第8回 | [仮説検定ー順序変数の解析] 順序変数の要約?記述、２群及び多群の中央値の差の検定、効果量の算出法について学ぶ。 |
?授業終了時に提示する課題に取り組むこと。 ?教科書の関連部分をよく読んでおくこと。 |
随時配布する。 |
| 9 | 第9回 | [仮説検定ー連続変数の解析] 量的変数の要約?記述、2群及び多群の平均値の差の検定、効果量の算出法について学ぶ。 |
?授業終了時に提示する課題に取り組むこと。 ?教科書の関連部分をよく読んでおくこと。 |
随時配布する。 |
| 10 | 第10回 | [相関と回帰] 相関分析と線形回帰分析について学ぶ。 |
?授業終了時に提示する課題に取り組むこと。 ?教科書の関連部分をよく読んでおくこと。 |
随時配布する。 |
| 11 | 第11回 | [重回帰分析] 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。 |
?授業終了時に提示する課題に取り組むこと。 ?教科書の関連部分をよく読んでおくこと。 |
随時配布する。 |
| 12 | 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。 |
?授業終了時に提示する課題に取り組むこと。 ?教科書の関連部分をよく読んでおくこと。 |
随時配布する。 |
| 13 | 第13回 | [生存期間の解析] 生存期間の要約、生存曲線の比較、Coｘ比例ハザード回帰について学ぶ。 |
?授業終了時に提示する課題に取り組むこと。 ?教科書の関連部分をよく読んでおくこと。 |
随時配布する。 |
| 14 | 第14回 | [メタアナリシス] システマティック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。 |
?授業終了時に提示する課題に取り組むこと。 ?教科書の関連部分をよく読んでおくこと。 |
随時配布する。 |
| 15 | 第15回 | [必要標本サイズと検出力] 必要標本サイズの算出法と検出力分析について学ぶ。 |
?授業終了時に提示する課題に取り組むこと。 ?教科書の関連部分をよく読んでおくこと。 |
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） | ○ | ○ | ○ | ○ | |||
| 4 | 4. 量的手法を用いた研究論文を研究デザイン及び統計的観点からクリティークすることができる（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） | ○ | ○ | ||||
| 4 | 4. 量的手法を用いた研究論文を研究デザイン及び統計的観点からクリティークすることができる（A-1） | ○ | ○ | ○ | |||
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評価割合（％） ／Allocation of Marks |
60 | 10 | 30 | ||||