2023年度の授業評価を 表示 する
臨床データ解析学特講 専門研究科目
開講の主旨
臨床研究デザインに対応した的確な統計的解析方法を選択し、また結果の解釈を適切に行えるようになることを学習達成目標とする。
目標達成のための方略
学習効果を最大限にするために、下記の教育方略を採用します。
- 1. 系統的な講義：
- 臨床研究デザインに対応した的確な統計的解析方法を選択できるようになることを目指します。
- 2. eラーニングシステムを用いた遠隔授業受講：
- 地理的に離れた受講者、臨床で多忙な受講者のために、授業を無理のない時間帯に遠隔受講可能
- 3. ワークショップ：
- オンサイトのワークショップでの実践的学習により理解を促進
- 4. 事後のクイズ：
- 理解度のセルフチェック
| 区分 | 専門研究科目 |
|---|---|
| 授業科目名 | 臨床データ解析学特講 |
| 開講年次等 | 1年通年 |
| 必修・選択の別 | 選択 |
| 単位数 | ２ |
| コーディネーター | 栗田宜明 |
| 授業科目の概要 | 遠隔講義（e-Learning）と事後テスト、および対面型ワークショプ（WS）によるハイブリッド型学習プログラムにより、臨床研究デザインに対応した的確な統計的解析方法を選択し、また結果の解釈を適切に行えるようになることを学習達成目標とする。 |
| テキスト・参考図書 | 講義時にテキスト、資料、文献などを適宜提示します。 |
| 評価の設定 |
|
| その他 |
|
2024年度授業日程
日程や講義内容は、講師の都合により変更になる場合があります。変更があった場合は、履修登録者にお知らせをします。
| 講義番号 | 聴講可能期間 | 講義名 |
|---|---|---|
| 1 | 9/30 – 10/13 | 変数の型、記述統計 |
| 2 | 10/14 – 10/27 | 検定と推定、サンプルサイズ |
| 3 | 10/28 – 11/10 | 単変量解析① |
| 4 | 11/11 – 11/24 | 単変量解析② |
| 5 | 11/25 – 12/8 | 相関と回帰、線形回帰分析 |
| 6 | 12/9 – 12/22 | ロジスティック回帰分析 |
| 7 | 12/23 – 1/12 | 生存時間解析① |
| 8 | 1/13 – 1/26 | 生存時間解析② |
| 9 | 1/27 – 2/9 | サンプルサイズ設計 |
| 2/1（土）予定 | 臨床データ解析ワークショップ |
担当教員
- 栗田 宜明 大学院医学研究科 臨床疫学分野 特任教授／附属病院 臨床研究教育推進部 部長 兼 准教授
- 長谷川 毅 臨床研究イノベーションセンター特任教授／昭和大学
事前登録
eラーニングシステムを用いるため、下記（↓）のフォー
[登録締め切りは、9月15日とさ
