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保健学研究共通特講IV, VIII
Latest update: 20 July 2022 (Wed)
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講義の目標
保健学領域の研究を実施するための能力として,研究デザインと統計解析の基礎知識を教授する。
原則として講義は日本語で行う。留学生は必要に応じて講師に個別相談すること。
(This class is basically given in Japanese. Foreign students should consult with the lecturer, Prof. Nakazawa, in person.)
テキスト(日本語pdf,2022年12月4日 1.0.7版(G*Power紹介など)が最新;このバージョンではepub版,html版も作成しました)を適宜参照されたい(コメント歓迎)。自由にお使いいただきたい。
講義計画
本講義は,毎週水曜6限に実施します。COVID-19パンデミックが継続しているため,来日できていない留学生がいること,社会人院生の移動に支障が出る可能性があること,等を考慮し,2020年度,2021年度に引き続き,2022年度もZoomとBEEFによる遠隔講義とします。Zoomのアクセス情報はBEEFで提供します。
ただし,6月8日,7月13日は講義がありませんのでご注意ください。また,非常勤講師の先生による実験データの解析についての講義は決まり次第お知らせします。
- 保健学研究の基礎(4月6日,資料)
- 保健学/疫学研究の指標とデザインの基礎知識(4月13日,プレゼン資料, 計算練習/解答例)
- サンプルサイズにまつわる問題(4月20日, (handout in English)→日本語が読める方はテキストをご覧ください)ICRwebのe-learning講座は参考になる。
- 研究のデザイン(4月27日, 資料)
- データ入力,欠損値処理,図示,仮説検定,標準偏差と標準誤差(5月11日, Excel format sample data)
- 分布の位置の差の検定[第7章],比率の差の検定[第8章前半](5月18日)
- クロス集計表とその分析[第8章後半];カッパ係数,マクネマーの検定,バプカーの検定[第13章](5月25日(handout in English),Bhapkarの検定のテストコード)
- 分散分析と多重比較(6月1日,(handout in English))
- 相関分析,回帰分析(6月15日, (handout in English))
- 地理情報データ解析と空間疫学(谷村晋先生,6月22日)
- 重回帰分析,重相関係数の二乗,多重共線性,共分散分析,ロジスティック回帰分析,反復測定分散分析とフリードマン検定:3群以上の間の対応のあるデータについての位置母数の比較(6月29日, (handout in English))
- 検査性能の評価:ROC,Bland-Altmanプロットとメタアナリシス入門(7月6日,ROCとBland-Altmanプロット資料,メタアナリシス資料)
Covid-19のメタアナリシスの例
メタアナリシスの例:全世界で精子数が減少しているか? という問題:
- 生存時間解析(参照,英語版handout)(7月20日)
- 実験データの解析(天理医療大学/中村先生 8月6日 13:10-16:20)
評価
期末レポートにより判定する。BEEFで課題レポートを提出すること。8月12日締め切りとする。
参考文献・webサイトなど
- Machin D, Campbell MJ, Walters SJ (2007) Medical Statistics, 4th ed., Wiley
- Lang TA, Secic M (2006) How to report statistics in medicine: Annotated guidelines for authors, editors, and reviewers. 2nd ed., American College of Physicians.
- Peacock JL, Peacock PJ (2011) Oxford handbook of medical statistics. Oxford Univ. Press
- Power and Sample Size (Vanderbilt University)
- EZR (Jichi Medical School)
- 神田善伸 (2012) EZRでやさしく学ぶ統計学:EBMの実践から臨床研究まで. 中外医学社, ISBN:978-4-498-10900-1.
- d族効果量を計算するためのコード:dfamefs.R
- PearsonのデータでZ変換を使って相関係数の重み付き平均を出すコード:pooledr.R
- Pearsonのデータでマンテル=ヘンツェルの要約オッズ比を計算しフォレストプロットを作成するコード:forestplot.R,フォレストプロットとDraperyプロットのpdf
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