2022年度　実践臨床統計学特論演習I / 臨床データ解析学特講　授業評価

2022年度　実践臨床統計学特論演習I / 臨床データ解析学特講　授業評価

開催概要

授業アンケート結果(1)

受講者の声

• 最近統計学の勉強を開始しましたが、正直どこから手をつけていいのかという状態でした。平均値や中央位の扱い方など、基礎からご指導いただき大変助かります。
• 講義を受ける前は論文で記載されている95％信頼区間やｐ値など、何となくで解釈していたので、講義前よりは格段に理解が深まりました。ありがとうございました。
• t検定の意義についてとてもわかりやすく解説してくださり、自由度とｔ値の関連についてよくわかりました。
• McNemar検定はこれまでに学習したことがなかった。分割表の考え方は忘れやすい分野なので参考になった。
• まだ博士論文としては、量的研究をするのか決まっていないが、するなら役に立つと思う
• 指導医の先生方から、言われた通りにやっているのが現状ですが、重回帰分析の原則が今回の講義で理解できました。特に最後の、他因子が同じ時に独立変数のあるなしでどう変わるか…という理論がよくわかりました。
• 現在行っている臨床研究にてデータ分析を行っており、ロジスティック回帰分析の考え方がわかり大変勉強になりました。数式部分は難しかったですが、考え方は理解できたように思います。
• 生存時間曲線はよく見聞きしていましたが、実際どのような検定方法なのか理解できていなかったため、大変勉強になりました。Kaplan-Meier曲線など普段論文でみるようなデータがどのような意味を持つのか、また、コホート研究について理解が深まった。
• 縦断研究においてcox比例ハザードモデルと活用しており、理解を深めることができました。イベントの発生率は時間の経過によって変化するが、群間のイベントの発生率比は一定であり、イベント発生時点を合算して計算するということで、どう検定しているかを理解することができました。生存時間曲線の比較は臨床研究ではよく用いられる手法なので、復習して問題なく使えるようにしたいと思います。
• 前向きコホート研究を立案している際に、上級医よりサンプル数の見積はどのようになっているのかと指摘を受けて困ったことがありました。その時に、先行文献から大まかな効果の差の見積りを決定し、そこから有意水準5%、検出力80%で行いました。今回は、交絡因子の投入数とsample size、イベント数、カテゴリー数の話が今後有効活用できると考えました。