Department of Innovative Research & Education for Clinicians & Trainees (DiRECT)

2023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

2023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

開催回数 計9回
延べ参加人数 計330名(うち院生[必修]170名、院生[大学院セミナー]78名、聴講22名[うち会津医療センター30名])
担当教員 長谷川 毅, 栗田 宜明
授業科目の概要 学習達成目標

  • 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。
  • 解析結果の解釈を適切に行えるようになる。

授業アンケート結果(1)

 

受講者の声

  • 研究デザイン学で総論的に学んだ変数について、具体例を用いることでより実践に即した形で理解することができた
  • これまで統計学について苦手意識が強く、入門として用語の解説からかみ砕いてしていただけたのでわかりやすかったです。
  • 検定と推定が今までよく理解できていなかったが、本講義を通して明確に整理できたとともに、臨床的有意差の概念を知れ、非常に勉強になりました。
  • p値だけに固執せす、得られた点推定値や信頼区間が臨床的にどれほど意味を持つかを判断することが大切であることが理解できました。
  • 単変量解析についてよく理解できた。
  • ノンパラメトリック検定、パラメトリック検定、カテゴリ変数の検定について体系的に学ぶことができた。
  • 重回帰分析について詳細に学ぶ機会がなく、現在解析しているデータに応用できると感じた。
  • Odds比を用いた治療効果の比較を実施したいと考えているため、理解に役立ちました。
  • ロジスティック回帰という言葉は知っていましたが、実際何をしているのかどういう時に使うのかよくわかっていなかったのでそれがすっきりしました
  • 生存時間解析は臨床研究においてよく用いられる手法であり、縦断研究におけるイベント発生率の比較は現在研究で実施中で、cox比例ハザードモデルについて理解を深めることができました。
  • サンプルサイズの具体的な方法を学ぶことができ、非常に実践的な講義だった。実例も豊富で分かりやすく、同時に自身の今の研究を見直す必要があることに気づいた

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