| 授業計画 | 授業形態 | 授業時間外学習 |
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| 【1】 | データの整理、統計の導入、表わし方（確率密度関数の概念）について説明できる | 講義および演習 | |
| 【2】 | 集団の代表値（平均値、中央値、最頻値）とバラツキ（偏差など）、標準誤差を説明できる | | |
| 【3】 | 検定について（１）帰無仮説の概念および有意差検定について概説できる | | |
| 【4】 | 検定について（２）パラメトリックとノンパラメトリックの使い分け、Mann-Whiteny U検定を説明できる | | |
| 【5】 | 検定について（３）標準的な母集団分布における帰無仮説の概念および平均値の差の検定を説明できる | | |
| 【6】 | 検定について（４）ｔ-検定平均値の差の検定を説明できる（その１） | | |
| 【7】 | 検定について（５）ｔ-検定平均値の差の検定を説明できる（その２） | | |
| 【8】 | 検定について（６）カイ２乗検定のデータの特性を説明し、問題例を通して検定を実施できる | | |
| 【9】 | 検定について（７）分散分析について、どのようなケースに適応できるかを説明できる | | |
| 【10】 | 臨床試験の代表的な研究デザイン（症例対照研究、コホート研究、ランダム化比較試験）の特色を説明できる | | |
| 【11】 | リスク因子の評価としてオッズ比、相対危険度および信頼区間について説明し、計算できる（その１） | | |
| 【12】 | リスク因子の評価としてオッズ比、相対危険度および信頼区間について説明し、計算できる（その２） | | |
| 【13】 | 最小二乗法による直線回帰を説明でき、回帰係数の有意性を検定できる | | |
| 【14】 | 相関について、相関係数、回帰直線、ロジスティック回帰分析について概説できる | | |
| 【15】 | 問題演習により知識や技能を確かめることができる。 | | |
