第 2 学 年  医療統計学《Bクラス》
前 期 計 画 表

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教科の特徴
 統計学は様々な分野で活用されており,もちろん,医学,歯学の研究においても必要不可欠な学問である.例えば,
・歯磨きの回数と虫歯の本数にはどのような関係があるのか.
・A薬とB薬ではどちらの方が効果があるのか.
などの問題を考えるためには,相関係数や線形回帰,有意性検定などの統計学の知識が必須である.この講義では,特に,医療の研究,現場で使われる統計学の知識を身に付けることを目標にしているが,それは,日常用いられている統計学にもきっと役に立つものになるはずである.また,この授業を通じて,歯科医学で必要な論理的な考え方,問題解決のための基本的な能力も身に付くであろう.
 授業では,まず,統計学の基礎となる,記述統計学(度数分布,代表値など)について学ぶ.次に,統計学と密接に関連する確率,特に,標本分布,中心極限定理について理解し,最後に,医学の研究で特に必要とされる,推定,検定について学んでいく.授業では,できるだけ実際に行われている研究例を取り入れて,わかりやすく説明するつもりでいる.

1.一般目標(GIO:General Instructional Objective)
統計学の基礎知識を修得し,医療の現場,研究での実際の問題にその知識を応用できる実力を身につける.

2.行動目標(SBOs:Specific Behavioral Objectives)
1)度数分布,代表値などの意味とその役割を理解し,実際に計算できるようになる。
2)相関係数,回帰直線の意味を理解し,実際に計算できるようになる.
3)標本分布について理解する.
4)推定,検定の考え方を理解し,実際問題に応用できるようになる.

3.方略(LS:Learning Strategy)
1)講義
2)プレテスト,ポストテスト

4.評価(Evaluation)(形成的評価・総括的評価)
1)中間テスト(総括的評価)20%(レポートになる可能性もあり)
2)期末テスト(総括的評価)80%
講義内容の理解度を記述式問題で評価する.
講義への出席は最終判定において加味する.


準備学習
事前:各回の授業内容について,教科書の該当する部分をよく読んでおくこと.
事後:各回の授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと.

教科書
「統計学の基礎」 J.C.ミラー著(村上正康訳),培風館.

参考図書
「統計学入門」 東京大学教養学部統計学教室,東京大学出版会,など.

オフィスアワー
月曜日,火曜日の16:00~18:00:さいかち坂校舎8階教員室

総授業コマ数
15コマ

出席について

   担当者  『 * 』は実務経験教員を示す
 高際 睦 准教授

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月日 時限 コア・カリキュラム 方略(LS)場所 担当者
(その他の)SBOs
内容項目
1 4/16 3 B-4-2)-④ 調査方法と統計的分析法を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  高際 睦
度数分布,ヒストグラムを説明でき,作ることができる. 
1.データの表現
  1.3 データの表現:度数分布表と棒グラフ
  1.4 連続変量の表現:ヒストグラムと度数多角形
2 4/23 3 B-4-2)-④ 調査方法と統計的分析法を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  高際 睦
分布の中心を表す代表値を説明でき,計算することができる. 
2.中心的傾向の測度
  2.1 中央値
  2.2 算術平均
  2.8 最頻値
3 5/7 3 B-4-2)-④ 調査方法と統計的分析法を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  高際 睦
分布の広がりを表す代表値を説明でき,計算することができる. 
3.散布度
  3.1 範囲
  3.2 四分位範囲
  3.6 標準偏差
4 5/14 3 B-4-2)-④ 調査方法と統計的分析法を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  高際 睦
2変数データの関連性,相関係数を説明できる. 
17.相関
  17.1 散布図
  17.2 相関の測度
5 5/21 3 B-4-2)-④ 調査方法と統計的分析法を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  高際 睦
回帰直線を説明でき,計算することができる. 
18.線形回帰
  18.1 ある実験結果の解析
  18.2 最小2乗法
6 5/28 3 B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  高際 睦
確率分布を説明できる. 
7.2項分布
9.正規分布
7 6/4 3 B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  高際 睦
正規分布の結合分布を説明できる. 
10.結合分布
  10.6 独立な正規変数の1次結合
8 6/11 3 B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  高際 睦
2項分布の正規近似を説明できる. 
9.正規分布
  9.6 2項分布の近似としての正規分布
9 6/18 3 B-4-2)-④ 調査方法と統計的分析法を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  高際 睦
標本抽出を説明できる. 
12.標本抽出
  12.1 標本抽出はなぜ必要か
  12.2 無作為抽出
10 6/25 3 B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  高際 睦
標本分布を説明できる. 
13.標本分布
  13.1 推定量
  13.2 平均の不偏推定値
  13.3 平均の標本分布
11 7/2 3 B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  高際 睦
中心極限定理を説明できる. 
13.標本分布
  13.6 中心極限定理
12 7/9 3 B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  高際 睦
信頼限界を説明できる. 
14.信頼限界
  14.1 序論:信頼限界
  14.2 大標本に対する信頼限界
  14.4 大標本からの比率の信頼限界
13 7/23 3 B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  高際 睦
有意性検定について説明できる. 
15.有意性検定
  15.1 仮説の設定
  15.2 片側検定と両側検定
14 9/3 3 B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  高際 睦
正規分布の平均に関する有意性検定について説明できる. 
15.有意性検定
  15.3 正規分布の平均に関する有意性検定
  15.4 有意性検定:大標本
15 9/10 3 B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  高際 睦
符号検定,検定における過誤が説明できる. 
15.有意性検定
  15.8 符号検定
  15.11 第1種の過誤と第2種の過誤

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