シラバス参照
|
シラバス参照
|
| 科目名／Course: 保健統計論／ | |
| 科目一覧へ戻る | 2025/03/25 現在 |
| 科目名（和文） ／Course |
保健統計論 |
|---|---|
| 科目名（英文） ／Course |
|
| 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 |
|
| 開講年度 ／Year of the Course |
2025年度 |
| 開講期間 ／Term |
前期 |
| 対象学生 ／Eligible Students |
1年,2年 |
| 単位数 ／Credits |
2.0 |
| 更新日 ／Date of renewal |
2025/02/18 |
|---|---|
| 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 本講義では、健康問題の予防や解決に活かすための実践的な知識と技術を習得することを目的とする。そのために、統計ソフトウェア（R, EZR）の基本操作を習得し、実際のデータセットを用いた解析演習を通じて、データの処理?可視化?統計解析のスキルを身につける。また、解析結果を適切に解釈し、科学的根拠に基づいた妥当な結論を導き出す能力を養う。さらに、保健医療分野の最新の学術論文を随時紹介し、統計情報を正しく理解する力を育むとともに、批判的に読み解く力を養成する。 目的 1. 分析の目的やデータの特性に応じて、適切な分析手法を選択し、正しく適用できるようになる（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くとともに、その知見を政策提言などに役立てることができる（A-1） 4. 統計解析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） |
| 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 PCの基本操作として、ファイル管理（保存?移動）、表計算ソフト（Excel）の基本操作（データ入力?簡単な関数?ソート?フィルタ）などができるとスムーズに学習を進められる。 キーワード 保健統計、統計解析、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、一部演習形式を取り入れる予定である。 |
| 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（改訂第2版）, 南江堂, 2024. |
| 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（R）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（R）を用いたデータ解析演習を行い、統計手法の適用や結果の解釈を学ぶ。また、グループディスカッションを通じて、解析結果を共有し、統計的思考を深める機会を設ける。積極的に参加し、主体的に学ぶ姿勢が求められる。 |
| 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、一部オンライン授業で実施する可能性がある。受講環境を整えておくこと。 毎回、管理者権限を有するノートパソコンを持参すること。 OSはWindowsを推奨（Macの場合、ソフトの動作が異なる可能性があるため、自己対応できることが望ましい）。 |
| 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 | [統計学の基礎] 統計学の役割、研究疑問の定式化、DAGを用いた因果関係の可視化について学ぶ。 |
?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 | [観察研究] 横断研究やケースコントロール研究、コホート研究の特徴について学ぶ。 |
?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 | [介入研究] ランダム化比較試験（RCT）を中心に、介入研究の種類と特徴について学ぶ。 |
?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] 統計ソフトウェアEZR（R）によるデータの作成、クリーニング、変数加工の方法、データの可視化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 | [統計的推定] 標本データから母集団の特性を推定する方法（点推定と信頼区間）を学ぶ。 |
?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 | [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。 |
| 7 | 第7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。 |
| 8 | 第8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。 |
| 9 | 第9回 | [必要標本サイズと検出力] 研究計画における標本サイズの決定と検出力分析の方法を学ぶ。 |
?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] 重回帰分析を用いた交絡因子の調整と交互作用の評価を学ぶ。 |
?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 | [マルチレベルモデル] データの階層構造を考慮したマルチレベルモデル（混合モデル）の基礎を学ぶ。 |
?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 | [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。 |
| 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 |
||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1. 分析の目的やデータの特性に応じて、適切な分析手法を選択し、正しく適用できるようになる（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くとともに、その知見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. |
授業参加?貢献 | 小課題 | 期末課題 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1. 分析の目的やデータの特性に応じて、適切な分析手法を選択し、正しく適用できるようになる（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くとともに、その知見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） | ○ | ○ | ○ | |||
|
評価割合（％） ／Allocation of Marks |
0 | 20 | 30 | 50 | |||