| 授業計画 | 授業形態 | 授業時間外学習 |
|---|
| 【1】 | 母集団と標本、ならびに帰無仮説 C17(5)1-1 帰無仮説の概念を説明できる。パラメトリック検定とノンパラメトリック検定 C17(5)1-2 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の使い分けを説明できる。 | | |
| 【2】 | 二群間の平均値の差の検定 C17(5)1-3 主な二群間の平均値の差の検定法（t-検定、Mann-Whitney U検定）について、適用できるデータの特性を説明し、実施できる。（知識・技能） | | |
| 【3】 | χ2検定 C17(5)1-4 χ2検定の適用できるデータの特性を説明し、実施できる。（知識・技能）回帰と相関 C17(5)1-5 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。（知識・技能） | | |
| 【4】 | 多重比較検定 C17(5)1-6 主な多重比較検定法（分散分析、Dunnett検定、Tukey検定など）の概要を説明できる。多変量解析 C17(5)1-7 主な多変量解析の概要を説明できる。 | | |
| 【5】 | PC利用による検定の実際 C17(5)1-2,3,4,5,6,C2(2)2-1 PCを用いて各種検定を具体的に計算できる。パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の使い分けを説明できる。主な二群間の平均値の差の検定法（t-検定、Mann-Whitney U検定）について、適用できるデータの特性を説明し、実施できる。（知識・技能） | | |
| 【6】 | PC利用による検定の実際 C17(5)1-2,3,4,5,6,C2(2)2-1 χ2検定の適用できるデータの特性を説明し、実施できる。（知識・技能）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。（知識・技能）主な多重比較検定法（分散分析、Dunnett検定、Tukey検定など）の概要を説明できる。実験値を用いた計算および統計処理ができる。（技能） | | |
| 【7】 | 研究デザイン C17(5)2-1 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。 | | |
| 【8】 | バイアス C17(5)2-2,3 バイアスの種類をあげ、特徴を説明できる。バイアスを回避するための計画上の技法(盲検化、ランダム化)について説明できる。 | | |
| 【9】 | リスク因子の評価 C17(5)2-4 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。（知識・技能） | | |
| 【10】 | 生存時間解析 C17(5)2-5 基本的な生存時間解析法（Kaplan-Meier曲線など）の特徴を説明できる。 | | |
