医療統計学の基礎（R, SPSSなどの実習込）
公開日
2021年7月30日
更新日
2021年7月30日
疫学研究や臨床研究において集計したデータを用いて生物医学の定量的アプローチには統計学は欠かすことのできない学問となっています。ただ手法が使えれば良いだけではなく、その理論を支えるバックボーンが備わっていなければ、自身が分析したものに自信を持つことはできません。
加えて理論だけでなく、実際の分析例も学びながら体得していく力も必要となります。理論＋例題演習＋実務への応用はこの分野以外にも重要と言えます。
受講内容
医療統計の基礎を数学やR, SPSSなどの統計処理ソフトの使用を含めて学んでいくことを目標にしています。
本を一人で読み進めていても、省略された部分や式の意味が分からないままもやもやしてしまう部分を数学を通じて少しでもなくすことを目指した学習をしていきます。
※内容はお客様のご要望等によって変更することがあります。
受講対象
1)医療統計の勉強を進める中でソフトウェアと合わせて学んでいきたい方
2)実務で使う医療統計の各分析手法を幅広く身につけたい方
必要な数学知識
モデルプラン
1) 記述統計〜代表値、散布度、相関、標準化など〜
2) 推測統計〜研究のデザイン、仮説検定とは、区間推定、P値、検出力など〜
3) 仮説検定の実際1〜t検定、U検定、相関検定など〜
4) 仮説検定の実際2〜質的データ解析、カイ二乗検定、シンプソンパラドックスなど〜
5) 分散分析と多重比較〜1,2元分散分析法、ボンフェローニ、チューキーの方法など〜
6) 正規分布と効果量〜正規分布、中心極限定理、サンプルサイズ 設計など〜
7) 相関・ 回帰分析〜相関係数、回帰、ダミー、層別など〜
8) ロジスティック回帰分析〜オッズ比、リスク比、ロジット、AICなど〜
9) 混同行列解析〜感度、特異度、正解率、ROCなど〜
10) 生存時間分析1〜生存関数、ハザード関数、Coxの比例ハザードモデルなど〜
11) 生存時間分析2〜カプランマイヤープロット、ログランク検定など〜
12) その他のトピック〜多重ロジスティック、マンテルヘンツェルの固定効果モデルなど〜
参考テキスト
