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医療データ統計解析入門

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。  臨床研究・基礎研究をはじめ、疾病統計、臨床試験や治験、経営分析等、統計学は好むと好まざるとに関わらず我々の身近なものになって来ました。
・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。
*<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、違いの大きさそのものは示していません。  また、データ数(サンプルサイズ)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、検定力等)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
 平均、中央値、分散、標準偏差、偏差値、Z値、正規分布
  1)代表値を把握する方法
  2)バラツキの重要性と活用方法
  3)正規分布の活用方法

2.統計的検定
 母集団と標本、有意確率、有意水準、効果量、検定力、t検定、分散分析、カイ二乗検定、
 フィッシャーの直接確率法、ノンパラメトリック検定
  1)検定のしくみ(第1種の過誤、第2種の過誤)
  2)2つの平均値の検定
    1標本t検定、2標本t検定、対応のある2標本t検定
    サンプルサイズと有意確率の関係、効果量による比較、検定力を上げるには
  3)3つ以上の平均値の検定
    一元配置分散分析
    分散分析における効果量(イータの二乗)
  4)ノンパラメトリック検定
    マンホイットニのU検定、ウイルコクソンの符号付順位和検定
  5)比率の検定
    分割表の検定
    分割表における効果量(オッズ比、ファイ係数、クラメールのV)
  6)小標本のときの検定法
    フィッシャーの直接確率法
  7)適正なサンプルサイズ(標本の大きさ)の求め方
    効果量、有意水準、検定力によるサンプルサイズの設定方法
  8)リスク比とオッズ比
    コホート研究とケースコントロール研究の違い

3.相関分析
 ピアソンの積率相関係数、スピアマンの順位相関係数
  1)相関関係と散布図
  2)各相関係数のしくみとデータの特性に合わせた適用方法
    外れ値のある場合の相関係数
  3)相関関係と因果関係の違い
    交絡要因による疑似相関
  4)偏相関の求め方と活用法

4.回帰分析
 回帰式、最小2乗法、偏回帰係数、決定係数、t検定、標準偏回帰係数、多重共線性、ダミー変数
  1)回帰式の求め方と解釈方法
  2)回帰式の有用性
    回帰係数のt検定
  3)説明変数の大きさと影響力
    標準化偏回帰係数の比較
  4)ダミー変数を用いた重回帰分析
  5)重回帰モデルの実践的解釈

5.ロジスティック回帰分析
  1)ロジスティック回帰のしくみ
  2)回帰式の求め方と解釈
  3)オッズ比の意味と活用方法
  4)ロジスティック回帰モデルの実践的解釈
    予測値の算出(確率)

*各統計手法の解説には、分かりやすい事例を数多く用いた演習により理解を深めます。
(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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