| 科目名 | 医学生物における統計学的解析法（薬物動態学） |
|---|---|
| 責任者名 | 佐藤 均(薬学部 薬物動態学 教授) |
| 学期 | 通期 |
| 授業形式等 | 共通科目 １単位 |
|
佐藤 均
(薬学部
薬物動態学
教授
) |
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杉山 恵理花
(薬学部
薬物動態学
准教授
) |
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田島 正教
(薬学部
薬物動態学
講師
) |
| 担当教員 | 対応時間 ・場所など | 備考 |
|---|---|---|
| 講義・演習・実習終了後30分
２号館２階薬物動態学 | |
| 講義・演習・実習終了後30分
２号館２階薬物動態学 | |
| 講義・演習・実習終了後30分
２号館２階薬物動態学 |
| 薬学研究において得られた実験・調査研究・臨床データを客観的に解釈して記述するために、薬学において汎用される統計学的手法を理解し、自ら適切に適用できるようになることを目標とする。 |
| 1. | 基本的な統計量（平均値、中央値、標準偏差、標準誤差、信頼区間など）の意味と違いを説明できる。 |
|---|---|
| 2. | 帰無仮説の概念および検定と推定の違いを説明できる。 |
| 3. | 主なパラメトリック検定とノンパラメトリック検定を列挙し、それらの使い分けを説明できる。 |
| 4. | 二群間および三群以上間の差の検定（ｔ検定、χ2 検定など）を実施できる。（技能） |
| 5. | 主な回帰分析（直線回帰、重回帰、ロジスティック回帰など）と相関係数について概説し、実施できる。（技能） |
| 6. | 統計解析時の注意点について概説できる。 |
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≪よりよい教育を行うための取組≫
研究において統計解析は欠かすことのできないものです。この授業では、統計初心者から経験者まで、統計学の基礎的な理解を深めながらすすめられるように、実際にデータを用いて統計解析を行っていきます。 |
| コンピューターを用いた演習を行うため、Windowsのノートパソコンを各自持参すること。Mac-PCでも構いませんが、講師はWindowsを用いて講義を進めます。初回講義において、統計ソフトをUSBにて配布し、各自のPCにインストールを行います。インストール可能なPCと必要に応じてUSB-A端子のコネクタをご持参ください。 |
| 本演習では、既存の統計ソフトウエアを使用しながら演習形式ですすめていく。ソフトウエアの基本操作、データの種類とそれに応じた解析方法を学ぶ。統計手法としては、基本的な「検定」のほか、特に薬学領域研究において汎用される「回帰と相関」、「多変量解析」を取り扱う。 |
| クール | 区分 | 日付 | 曜日 | 時間 | 履修項目 | 担当教員 |
|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 必修 | 2021.11.24 | 水 | 18 ： 30 ～ 20 ： 00 | 1. ソフトウエアの説明と基本操作 |
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1 | 必修 | 2021.11.24 | 水 | 20 ： 00 ～ 21 ： 30 | 2. 統計解析の基礎 |
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1 | 必修 | 2021.12.15 | 水 | 18 ： 30 ～ 20 ： 00 | 3. 実験データの統計解析～数量データ(1) |
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1 | 必修 | 2021.12.15 | 水 | 20 ： 00 ～ 21 ： 30 | 4. 実験データの統計解析～数量データ(2) |
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1 | 必修 | 2022.1.12 | 水 | 18 ： 30 ～ 20 ： 00 | 5. 調査研究データの統計解析～カテゴリカルデータ(1) |
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1 | 必修 | 2022.1.12 | 水 | 20 ： 00 ～ 21 ： 30 | 6. 調査研究データの統計解析～カテゴリカルデータ(2) |
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1 | 必修 | 2022.1.26 | 水 | 18 ： 30 ～ 20 ： 00 | 7. 演習(1) |
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1 | 必修 | 2022.1.26 | 水 | 20 ： 00 ～ 21 ： 30 | 8. 演習(2) |
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1 | 必修 | 2022.2.9 | 水 | 18 ： 30 ～ 20 ： 00 | 9. 臨床研究データの統計解析(1)～相関と回帰(1) |
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1 | 必修 | 2022.2.9 | 水 | 20 ： 00 ～ 21 ： 30 | 10. 臨床研究データの統計解析(1)～相関と回帰(2) |
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1 | 必修 | 2022.3.2 | 水 | 18 ： 30 ～ 20 ： 00 | 11. 臨床研究データの統計解析(2)～多変量ロジスティック解析 |
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1 | 必修 | 2022.3.2 | 水 | 20 ： 00 ～ 21 ： 30 | 12. 臨床研究データの統計解析(3)～生存分析 |
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