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科目の基本情報
| 開講年度 | 2020 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 医学部看護学科 ・地域看護学 | |
| 受講対象学生 |
学部(学士課程) : 2年次 |
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| 選択・必修 | 必修 |
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| 授業科目名 | 保健情報統計学 | |
| ほけんじょうほうとうけいがく | ||
| Health Informatics and Statistis | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| ナンバリングコード | medc-nurs-STAT-1701-001
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| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
後期 |
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| 開講時間 |
月曜日 3, 4時限 |
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| 開講場所 | 第1講義室（看護学棟3F） | |
| 担当教員 | 谷村 晋（医学部）, 水谷真由美（医学部） | |
| TANIMURA, Susumu, MIZUTANI Mayumi | ||
| SDGsの目標 |
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学修の目的と方法
| 授業の概要 | 保健と情報科学との関係について理解を深め、保健活動及び健康管理におけるコンピュータの利用や保健医療情報ネットワークシステムの現状と将来について学習する。さらに、地域における保健活動や健康管理に必要な情報検索、情報の収集・分析方法及び統計的方法についての基礎を学習する。 |
|---|---|
| 学修の目的 | 地域保健活動に必要な情報科学及び統計学的方法の意義と知識・技術を理解するために、基礎的な情報の収集・分析及び統計的解析能力を身につける。 |
| 学修の到達目標 | 地域保健活動における情報科学及び統計学の知識・技術の利用について具体的に説明ができる。 統計的解析方法を用いて練習課題を解くことができる。 |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 出席及び課題の提出(20%)、中間試験(30%)、期末試験(50%)で合計100% 合計が60%で合格。 ただし、期末試験の正答率が60%未満であった場合は、合計得点にかかわらず不合格。 |
| 授業の方法 | 講義 演習 |
| 授業の特徴 |
Moodleを活用する授業 |
| 授業改善の工夫 | 国家試験対策に配慮した演習を行う。 |
| 教科書 | 福富和夫・橋本修二著『保健統計・疫学』改訂6版、南山堂 |
| 参考書 | 中野正孝著『看護系の統計調査入門』真興交易医書出版部 |
| オフィスアワー | 毎週水曜日10:00-12:00 谷村教授室 事前に予約の連絡を入れること |
| 受講要件 | 表計算ソフトウェアの基本操作ができること |
| 予め履修が望ましい科目 | 中学数学「資料の整理」「確率」、高校数学I「データの分析」、高校数学II「指数・対数関数」、高校数学B「確率分布と統計的な推測」、情報科学基礎 |
| 発展科目 | 地域保健・疫学 |
| その他 | 出欠はMoodleを通じて自動出欠システムにより記録する。各自は自分のPCを持参しMoodleにログインすること。 |
授業計画
| 各回 共通 |
MoodleのコースURL |
https://moodle.mie-u.ac.jp/moodle35/course/view.php?id=4147 |
|---|
| 第1回 | 概要 | ガイダンス |
|---|---|---|
| 授業時間内の学修内容 | 講義の進め方、Moodleの利用、予習復習の方法、評価の方法、試験の出題などについて説明し、Rのインストール作業およびRの簡単な操作を学びます。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | R, RStudio, CRAN, インストール(installation) | |
| 事前学修の内容 | ||
| 事後学修の内容 | Rの起動・基本操作・終了を自宅で行い、トラブルや疑問点などを次回の質問事項としてまとめる。 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第2回 | 概要 | データの種類と分布 |
| 授業時間内の学修内容 | データとは何か、データの種類、データの分布について学びます。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | データ(data)、情報(information)、分布(distribution) | |
| 事前学修の内容 | 教科書p.75～79, 89～95を通読する。その他の予習については、Moodleで指示する。 | |
| 事後学修の内容 | 講義内容について教科書や資料を用いて復習する。 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第3回 | 概要 | 確率分布 |
| 授業時間内の学修内容 | 正規分布、二項分布、ポアソン分布について学びます。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | 正規分布(normal distribution)、二項分布(binomial distribution)、ポアソン分布(Poisson distribution) | |
| 事前学修の内容 | 予習：教科書p.117～124を通読する。高校数学「数学B」の教科書があれば「確率分布」の単元を通読する。その他の予習については、Moodleで指示する。 | |
| 事後学修の内容 | 講義内容について教科書や資料を用いて復習する。 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第4回 | 概要 | 代表値と散布度 |
| 授業時間内の学修内容 | 分布の形状をあらわす分布の代表値や散布度について学びます。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | 記述統計(descriptive statistics)、要約統計量(summary statistics)、平均(mean)、中央値(median)、分散(variance)、標準偏差(standard deviation)、四分位(interquartile) | |
| 事前学修の内容 | 教科書p.96～107を通読する。高校数学「数学I」の教科書があれば「データ分析」の単元を通読する。その他の予習については、Moodleで指示する。 | |
| 事後学修の内容 | 講義内容について教科書や資料を用いて復習する。 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第5回 | 概要 | 相関分析 |
| 授業時間内の学修内容 | 2つの変数の相関を調べる分析方法について学びます。 Rを使って実際に相関係数の計算や統計的検定を行います。 |
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| キーワード(Key Word(s)) | 相関係数(correlation coefficient) | |
| 事前学修の内容 | 教科書p.119～112を通読する。高校数学「数学I」の教科書があれば「データ分析」の単元を通読する。その他の予習については、Moodleで指示する。 | |
| 事後学修の内容 | 講義内容について教科書や資料を用いて復習する。 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第6回 | 概要 | 年次推移の観察と標準化 |
| 授業時間内の学修内容 | 保健医療統計の動向を把握するための年次推移の観察方法について学びます。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | 時系列分析(time series analysis)、標準化(standardization) | |
| 事前学修の内容 | 教科書p.32～48, p.52～59を通読する。その他の予習については、Moodleで指示する。 | |
| 事後学修の内容 | 講義内容について教科書や資料を用いて復習する。 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第7回 | 概要 | 中間試験・統計調査法 |
| 授業時間内の学修内容 | 中間試験を実施します。また、自分で統計調査を行うために、統計調査の企画能力を養います。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | 調査票(questionnaire) | |
| 事前学修の内容 | 教科書p.78～88を通読する。その他の予習については、Moodleで指示する。 | |
| 事後学修の内容 | 講義内容について教科書や資料を用いて復習する。 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第8回 | 概要 | 点推定と区間推定 |
| 授業時間内の学修内容 | 推計統計学の基本である母集団に関する推定について学びます。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | 推測統計学(inferential statistics)、母集団(population) | |
| 事前学修の内容 | 教科書p.132～133を通読する。その他の予習については、Moodleで指示する。 | |
| 事後学修の内容 | 講義内容について教科書や資料を用いて復習する。 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第9回 | 概要 | 2つの平均や割合の比較 |
| 授業時間内の学修内容 | 古典的な統計検定を通じて平均や割合の比較を行います。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | t検定(t test)、比率の差の検定(test for 2 population proportions) | |
| 事前学修の内容 | 教科書p.134～136, p.139～141を通読する。その他の予習については、Moodleで指示する。 | |
| 事後学修の内容 | 講義内容について教科書や資料を用いて復習する。 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第10回 | 概要 | 分割表の検定・回帰分析の基礎 |
| 授業時間内の学修内容 | 分割表の種類や性質およびその検定、回帰分析の基本原理について学びます。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | 分割表(contingency table)、四分割表(two-by-two table)、回帰(regression) | |
| 事前学修の内容 | 教科書p.137～138. p.150～151を通読する。その他の予習については、Moodleで指示する。 | |
| 事後学修の内容 | 講義内容について教科書や資料を用いて復習する。 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第11回 | 概要 | 多変量解析 |
| 授業時間内の学修内容 | 看護研究で用いるデータ分析の基礎的手法である重回帰分析、ロジスティック回帰分析、因子分析の原理や用途を学びます。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | 重回帰分析(multiple regression analysis)、ロジスティック回帰分析(logistic regression analysis)、因子分析(factor analysis) | |
| 事前学修の内容 | ||
| 事後学修の内容 | 講義内容について教科書や資料を用いて復習する。 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第12回 | 概要 | ノンパラメトリック検定 |
| 授業時間内の学修内容 | これまで学習したパラメトリック手法とは異なるノンパラメトリック手法による統計的検定について、その特徴や用途を学びます。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | ノンパラメトリック(nonparametric) | |
| 事前学修の内容 | 教科書p.142～143を通読する。その他の予習については、Moodleで指示する。 | |
| 事後学修の内容 | 講義内容について教科書や資料を用いて復習する。 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第13回 | 概要 | 情報学の基礎 |
| 授業時間内の学修内容 | 看護師に必要なICT能力を概観し、情報処理の基礎を学びます。多くの項目は中学校や高校の既習項目ですが、最新の事情を踏まえて説明します。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | AI (artificial intelligence)、情報処理(information processing) | |
| 事前学修の内容 | 中学校・高校の復習が必要です。「情報」の教科書・参考書を持っていれば通読する。その他の予習については、Moodleで指示する。 | |
| 事後学修の内容 | 講義内容について教科書や資料を用いて復習する。 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第14回 | 概要 | 看護情報学の基礎 |
| 授業時間内の学修内容 | 看護情報学の基礎として、データの電子化、情報セキュリティ、匿名化、データベース、レコードリンケージを学ぶ。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | 情報リテラシー(information literacy)、情報セキュリティ(information security) | |
| 事前学修の内容 | 予習については、Moodleで指示する。 | |
| 事後学修の内容 | 講義内容について教科書や資料を用いて復習する。 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第15回 | 概要 | 保健医療情報システム |
| 授業時間内の学修内容 | 保健医療情報システム、地域医療ネットワーク、遠隔医療について学びます。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | 保健医療情報システム(health information system)、遠隔医療(telemedicine) | |
| 事前学修の内容 | 予習については、Moodleで指示する。 | |
| 事後学修の内容 | 講義内容について教科書や資料を用いて復習する。 | |
| 自由記述欄 |