医療データ解析のための実践統計学

概要・目的

・医療分野において、「科学的根拠に基づく医療の実践」という語がよく使われます。この科学的根拠を作り出す際に統計学が用いられます。
・本セミナーでは、医学・医療分野で用いられる統計学について、分析事例を通じてわかり易く解説し、基本的な知識、及び実践的な分析力の習得を目指します。
・統計解析はEXCEL（2016以上）を使用いたします。マウス操作（GUI）であるため、初学者にとって難しくなく、すでにある程度の統計解析を知っている人でも、結果を素早くEXCELで確認できるようになります。

＊＜実践力の例＞
　検定結果の解釈おいて、有意確率（P値）は、有意、すなわち違いがあるかどうかを表す指標であり、効果（ズレ）の大きさそのものは示していません。
　また、サンプルサイズ（データ量）が異なる場合には解釈方法も大きく異なります。的確な解釈方法（効果量、検出力等）について習得する必要があります。
＊受講後の実践的な活用のために、演習には受講者各自1台ずつPCを用いた実践的な演習を行います。（数学の知識は特に必要ありません。）

学習内容（キーワード・内容）

１．基本統計量
　　1）代表値とは（平均、中央値）
　　　　・平均値の特性
　　　　・中央値の重要性
　　2）バラツキの重要性（分散、標準偏差）
　　　　・バラツキの計算方法
　　　　・標準化（Z値・偏差値）
　　　　・標準正規分布
　　3）グラフの活用方法
　　　　・箱ひげ図による平均値とバラツキ、外れ値の理解
　　　　・検定、研究計画に基づく図の選択（棒グラフ、散布図、折れ線グラフ）

２．統計的検定
　　1）検定とは
　　　　・有意確率（P値）
　　　　・第1種の過誤、第2種の過誤
　　2）2つの代表値の検定
　　　　・パラメトリックおよびノンパラメトリックの違い
　　　　・名義・順序・間隔・比率尺度
　　　　・t検定：1標本、2標本、対応ありなしについて
　　　　補足：3つ以上の検定
　　3）比率の検定
　　　　・分割表
　　　　・カイ二乗検定
　　　　補足：カイ二乗検定とログランク検定
　　4）研究計画に基づく統計解析
　　　　・パラメトリックかノンパラメトリックか
　　　　・対応ありか、対応なしか
　　　　・ランダム化比較実験とは
　　　　・コホート研究（前向き）とケースコントロール（後ろ向き）
　　　　・効果量と検定力

３．相関分析
　　1）相関関係と散布図
　　　　・量的か質的かによる、２変数間の関係性
　　2）相関関係と因果関係の違い
　　3）交絡要因
　　　　・相関関係が成り立つが、説明不可の事例紹介
　　　　・交絡因子の考察から層別分析、因果関係へ
　　　　補足：共分散分析の調整因子、マッチング
　　4）相関と偏相関
　　　　・交絡因子、疑似相関と偏相関

４．回帰分析
　　1）単回帰分析
　　　　・回帰式の求め方：決定係数
　　　　・散布図
　　　　・相関と単回帰分析
　　2）重回帰分析
　　　　・最適なモデルを求める方法：偏回帰係数と回帰係数、重相関係数
　　　　・ダミー変数を用いた回帰分析
　　3）実際の研究での相関関係の検討
　　　　・偏回帰係数の有意性
　　　　・多重線形性の影響
　　　　・ランダム化比較試験の有用性
　　　　補足：実践編で用いるロジスティック回帰分析は、名義・順序尺度が入った回帰分析

（セミナーの内容は変更される場合があります）
＊セミナー終了後、希望される方には様々なご相談も可能です。

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