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

2022年度 実践臨床統計学特論演習II/臨床データ解析学演習 授業評価

2022年度 実践臨床統計学特論演習Ⅱ/臨床データ解析学演習 授業評価

開催概要

開催回数 計10回
延べ参加人数 計361名(うち院生(必修)221名、院生(大学院セミナー)50名、聴講27名(うち会津医療センター2名)
担当教員 栗田 宜明
授業科目の概要 学習達成目標

  • 臨床研究データの論文化に必要な解析について、基本的な方法を習得する。
  • Stata を用いたプログラムが記述できるようになる。
  • 解析結果の解釈が適切にできるようになる。

授業アンケート結果(1)

受講者の声

  • 今までSPSSを使用していたのでStataは初めて使用しました。慣れないコマンド入力で戸惑いましたが、今まで過去の解析をやり直す際に困っていたため、是非使えるようになりたいです。
  • これまで成書を読んでStataを使用しており、理解が断片的でした。体系的に学べるのでとてもありがたいです。
  • 基本的な使い方は参考書見ても中々わかりづらい部分なので、こういう部分がとてもありがたいです。本当に今後Stataを使っていく上でも、プログラムの保存など、解析手順が一定になっていくことが大事だとわかりました。
  • Stataに漠然とした苦手意識がありましたが今回の講義を受けて、単純な操作の積み重ねであることがわかり、自分でもできるという自信がつきました
  • 現在使用する統計ソフト(SPSS)とは異なるものの、考え方使い方の根本は共通しているため。また、SPSSと比べ使い方がわかりやすいと思う。 
  • これまでにR言語を用いてサマライズやtab表の作成をしていたが、Stataのほうが直観的で作業しやすいと感じた。
  • データ解析の実践演習でやや難しかったが、こういう実践的なことを学びたかった、という内容であり非常に有用な講義と感じた。
  • とてもわかりやすかった。実際に手を動かしながら学習できた。
  • 私は講義演習の次に解析演習を受けるようにしているため、講義内容がリンクしていてとても理解が深まりやすい。
  • 非常にわかりやすかったです。改めて、オッズ比とリスク比の復習もできました。
  • 期待度など、この数字の意味しているところはと思ったらちゃんと解説が行われるため、ただの数字を求めるだけにならない点
  • ここから、一気にデータの解析処理を行えるようになりました。私はjmpをこれまで使用してきましたが、ifがこんなにも便利と思いませんでした。また、連続変数をカテゴリー化して分類し、さらに条件をつけて解析するなど一気に手幅が広がったと感じます。
  • 実際にピアソン、またスピアマンの相関は自分の臨床において使用するケースが想定できる。その中でどのような時に使用すると良いかが説明されており理解が促進されたため。
  • 重回帰分析で交絡因子の調整をすることでアウトカムと着目している要因の関係性を検討していくというのは理解していたのですが、交絡前後での値の変化など視覚的に知ることができて大変勉強になりました
  • 解析結果の解釈について細かく講義していただけるのは大変助かります。
  • Stata は、SPSSと違い、外れ値を省いた解析が元データの編集なしにできるため、使いこなせば非常に効率的だと感じました。
  • 一般線形モデルとロジスティック回帰モデルは、ざっくりと連続変数かカテゴリ変数かで使用を分けるのだと考えておりましたが、本日の講義でなぜ一般線形モデルとロジスティック回帰モデルを使い分けなければならないのか視覚的に理解できました。
  • 生存時間をアウトカムにする実習は初めてでしたが、ただ聞いているだけよりも実際の交絡因子の関係性などを考慮しながら検定することで理解が深まりました。
  • 生存時間解析に関して非常に分かり易く説明いただけたので

授業アンケート結果(2)

 

カリキュラム案内

カリキュラム案内

PAGETOP