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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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