シラバス表示
シラバスの詳細な内容を表示します。
→ 閉じる（シラバスの一覧にもどる）
科目の基本情報
| 開講年度 | 2024 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 医学系研究科(博士後期課程)看護学専攻 | |
| 受講対象学生 |
大学院(博士課程・博士後期課程) : 1年次 |
|
| 選択・必修 | 必修 |
|
| 授業科目名 | 保健医療統計論 | |
| ほけんいりょうとうけいろん | ||
| Advanced Health Care Statistics | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| ナンバリングコード | medc-nurs-SATA7001-001
|
|
| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
後期 |
|
| 開講時間 |
水曜13・14限 |
|
| 授業形態 |
ハイブリッド授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい
「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業 |
|
| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 谷村 晋（医学系研究科），玉木朋子（非常勤講師） | |
| TANIMURA, Susumu, TAMAKI Tomoko | ||
| SDGsの目標 |
|
|
| 連絡事項 | * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい |
|
学修の目的と方法
| 授業の概要 | 高度な研究方法として、多変量解析や共分散分析および構成概念間の関連性を解析する共分散構造分析を理論を交えて学修する。さらに、研究課題に対する分析方法をエビデンスに基づいて構築するために、メタアナリシスを学修する。 |
|---|---|
| 学修の目的 | 本科目は、高度な統計手法を用いた研究方法を学び、演習の予備研究での活用や、自らの研究計画の分析方法に反映させることを目的とする。 |
| 学修の到達目標 | １．課題の枠組みに従って統計的方法を用いた研究計画を提示できる。 ２．研究計画に基づきデータの収集ができる。 ３．収集したデータの統計解析及び結果の解釈が的確にできる。 ４．研究結果をレポートとしてまとめ、発表することができる。 |
| ディプロマ・ポリシー |
|
| 成績評価方法と基準 | レポートの提出（60％）及び発表（40％）によって成績評価を行う。 |
| 授業の方法 | 講義 |
| 授業の特徴 |
反転授業 Moodleを活用する授業 教員と学生、学生相互のやり取りの一部が英語で進められる授業 |
| 授業アンケート結果を受けての改善点 | 研究課題を設定し、研究計画を立て、データの収集・統計解析を行い、研究成果を報告するという、大学院生の自主性を重視した授業を展開する。 |
| 教科書 | 初回の講義で説明する |
| 参考書 | A. Alexander Beaujean著 Latent Variable Modeling Using R, A Step-by-Step Guide, 1st Edition, Routledge Peter Dalgaard著, 岡田昌史監訳 Rによる医療統計学 原書2版 丸善出版 |
| オフィスアワー | 水曜日 10：00～12：00 |
| 受講要件 | |
| 予め履修が望ましい科目 | |
| 発展科目 | |
| その他 |
授業計画
| MoodleのコースURL |
https://moodle.mie-u.ac.jp/moodle35/course/view.php?id=19396 |
|---|
| キーワード | 推測統計学 多変量解析 共分散構造分析 メタ・アナリシス |
|---|---|
| Key Word(s) | inferential statistics, multivariate analysis, structural equation modelling, meta-analysis |
| 学修内容 | 第 1～4回 Rによるデータプログラミングの基礎 統計解析の前処理について基礎的学習を行い、Rによる統計学の入門的学習の準備を行う。 第 5～8回 共分散構造分析の理論と方法 構造方程式モデルの理論と方法を学び、Rによる演習を行う。 第 9～12回 多変量解析の理論と方法 構造方程式モデルの構成要素として、回帰モデルや因子分析を学び、Rによる演習を行う。また、サンプルサイズの計算や欠損値への対応方法、作図について実践的学習を行う。 第 13～15回 系統的レビューとメタ・アナリシス概説 各自の研究課題についての文献データを系統的に収集し、それらの研究から得られる結果を定量的に要約し検討する。 |
| 事前・事後学修の内容 | 事前学修 ・講義内容に該当する章について教科書を通読し、要点を整理する。 ・ハンドアウトを通読し、不明な用語について調べる。 事後学習 ・講義内容について、ハンドアウトや資料を用いて復習する。 ・統計解析の手順を自分のPCで再現し、不明な点を質問できるように整理する。 |
| 事前学修の時間:120分/回 事後学修の時間:120分/回 |