| 科目名 | 医学生物における統計学的解析法（薬剤疫学） |
|---|---|
| 責任者名 | 今井 志乃ぶ(薬学部 薬剤疫学 教授（員外）) |
| 学期 | 通期 |
| 授業形式等 | 必修 講義 １単位 |
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今井 志乃ぶ
(薬学部
薬剤疫学
教授（員外）
) |
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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
) |
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池谷 怜
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谷 拓朗
(薬学部
薬剤疫学
助教
) |
| 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。 |
| 担当教員 | メールアドレス・連絡先 |
|---|---|
| ishinobu@pharm.showa-u.ac.jp
|
| sato-hito@pharm.showa-u.ac.jp
03-3784-8611 |
| e-sugiyama@pharm.showa-u.ac.jp
03-3784-8612 |
| tajima@pharm.showa-u.ac.jp
03-3784-8612 |
| ishinobu@pharm.showa-u.ac.jp |
| ttan.0210@pharm.showa-u.ac.jp |
| 担当教員 | 対応時間 ・場所など | 備考 |
|---|---|---|
| メールにて対応時間をご確認ください。
3号館113号室 | |
| 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 | |
| メールにて対応時間をご確認ください。
3号館113号室 | |
| メールにて対応時間をご確認ください。
3号館113号室 |
| 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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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。
統計解析を実際に行う観点から、対面式での受講を基本とするが、遠方在住や勤務の都合等でオンラインでの参加を希望する学生がいる場合には、リアルタイムでのオンライン配信を実施する（リアルタイム ハイブリッド形式）。 |
| クール | 区分 | 日付 | 曜日 | 時間 | 履修項目 | 担当教員 |
|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 必修 | 2024.11.20 | 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 | 2024.11.20 | 水 | 20 ： 00 ～ 21 ： 30 | 2. 統計解析の基礎 |
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1 | 必修 | 2024.12.4 | 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 | 2024.12.4 | 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 | 2024.12.18 | 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 | 2024.12.18 | 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 | 2025.1.8 | 水 | 18 ： 30 ～ 20 ： 00 | 7. 演習(1) |
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1 | 必修 | 2025.1.8 | 水 | 20 ： 00 ～ 21 ： 30 | 8. 演習(2) |
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1 | 必修 | 2025.1.22 | 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 | 2025.1.22 | 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 | 2025.2.5 | 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 | 2025.2.5 | 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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