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科目の基本情報
| 開講年度 | 2023 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 医学系研究科(修士課程・博士前期課程)看護学専攻 | |
| 受講対象学生 |
大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次, 2年次 |
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| 選択・必修 | 選択 |
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| 授業科目名 | 看護情報統計学 | |
| かんごじょうほうとうけいがく | ||
| Nursing Informatics and Statistics | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| ナンバリングコード | medc-nurs-STAT5001-001
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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 |
火曜日 9, 10時限 |
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| 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 |
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| 開講場所 | 看護学科棟３階看護情報ステーション（１）、情報ステーション（２） | |
| 担当教員 | 谷村 晋（医学系研究科） | |
| TANIMURA, Susumu | ||
| SDGsの目標 |
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| 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 |
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学修の目的と方法
| 授業の概要 | 看護における量的研究を行うための基礎である、統計的方法及び情報科学的方法論について論述するとともに、より高度な統計解析技術や最近の情報通信の知識及び技術を、看護における問題解決や援助活動に活用するための方法について教授する。さらに、インターネットによる情報検索や情報の発信を活用し、量的研究におけるテーマや概念枠組みの明確化など、研究方法の選定に必要な看護及び医療文献・情報を検索・分析する能力を育成する。 |
|---|---|
| 学修の目的 | 統計学的研究論文の評価・作成のために、必要となる情報科学及び統計学的方法の理論や方法を実践的に修得する。 |
| 学修の到達目標 | 看護における研究の枠組みに従った的確な量的研究方法を提示できる。 情報の収集・分析のための知識・技術を利用し、課題データを用いたレポートが作成できる。 |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 課題に関する発表、配布資料、討論への参加など講義への貢献度(50%)、レポート(50%)、計100%。 |
| 授業の方法 | 講義 演習 |
| 授業の特徴 |
Moodleを活用する授業 その他、能動的要素を加えた授業（ミニッツペーパー、シャトルカードなど） |
| 授業改善の工夫 | 学生の理解度に応じて、講義内容や進め方を調整する。講義スライドはハンドアウト化したものをMoodleを通じて配布する。 |
| 教科書 | 中村好一著『基礎から学ぶ楽しい疫学』医学書院 |
| 参考書 | |
| 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 | 看護研究法を履修していることが望ましい。 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 | 特になし |
| 発展科目 | 地域保健学特論II |
| その他 | 統計学の理論と実践的な技術の習得の両方を重視した講義内容にして、個別の質問に応じられるような演習を行う。 |
授業計画
| MoodleのコースURL |
https://moodle.mie-u.ac.jp/moodle35/course/view.php?id=16437 |
|---|
| キーワード | 看護情報学、看護統計学、量的研究 |
|---|---|
| Key Word(s) | Nursing Informatics, Nursing Statistics, Quantitative Research |
| 学修内容 | 第01回 オリエンテーション・R入門 第02回 Rによる例数設計 第03回 Rによる記述統計 第04回 Rによる回帰分析 第05回 Rによる多重比較 第06回 疫学の考え方 第07回 疫学に必要な統計 第08回 偏りと交絡・因果関係 第09回 スクリーニング 第10回 Rによる因子分析(1) 第11回 Rによる因子分析(2)/臨床疫学 第12回 グラフィック入門 第13-14回 各自がテーマを決めてデータ分析及び報告書を作成 第15回 各自の結果発表と議論 ※なお、受講生との協議等により、以上の計画を変更する場合もある。 |
| 事前・事後学修の内容 | 第1回講義までの事前準備 表計算ソフトウェア(Excelなど)の操作、統計解析ソフトウェアのRの基本操作について、十分に予習しておくことが望ましい。高校卒業レベルの情報処理能力と数学能力（大学入学共通テストの統計に関する過去問を解くことができるレベル）を前提に講義を進める。中学数学（資料の整理、確率）、高校数学(例えば、対数の計算、正規分布や二項分布などの確率分布、相関係数、代表値、分散、標準偏差)を忘れてしまっている者は、高校受験参考書、高校の参考書などで中学数学および高校数学の復習しておくこと。 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、ハンドアウトや講義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 |