TB011701 疫学調査分析演習

広島大学シラバス

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年度 2025年度開講部局医系科学研究科博士課程前期

講義コード TB011701 科目区分専門的教育科目

授業科目名疫学調査分析演習

授業科目名
（フリガナ）エキガクチョウサブンセキエンシュウ

英文授業科目名 Exercise and Seminar on Epidemiological Research and It's Analysis

担当教員名福間　真悟,KO KO,秋田　智之,杉山　文

担当教員名
(フリガナ) フクマ　シンゴ,コ　コ,アキタ　トモユキ,スギヤマ　アヤ

開講キャンパス霞開設期 2年次生前期セメスター（前期）

曜日・時限・講義室 (前) 集中

授業の方法演習授業の方法
【詳細情報】対面

データ解析の実習形式（対面のみ）
講義室：セミナー室2（4/26のみ医学部第1講義室）

単位 2.0 週時間　使用言語 B : 日本語・英語

学習の段階 5 : 大学院基礎的レベル

学問分野（分野） 27 : 健康科学

学問分野（分科） 01 : 医学

対象学生博士課程前期

授業のキーワード R、疫学、データ解析、臨床疫学、因果推論

教職専門科目　教科専門科目　

プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
（学部生対象科目のみ）公衆衛生学プログラム：公衆衛生大学院の唯一の認可組織 Council on Education for Public Health (CEPH) USA の認可基準である５分野のうち【１．疫学】に該当する科目
到達度評価
の評価項目
（学部生対象科目のみ）

授業の目標・概要等統計ソフトRを用いた疫学調査データの分析方法を修得する。

授業計画 Part 1. Rによる生物統計入門
1-3. (4/12, 10:30-12:00, 12:50-14:20, 14:35-16:05) 記述統計、単変量解析
4-6.（4/26, 10:30-12:00, 12:50-14:20, 14:35-16:05）データハンドリング（抽出・結合・ダミー変数化）、欠損値処理（単一代入法、多重代入法）、生存分析
7-8. (5/10, 12:50-14:20, 14:35-16:05) 多変量解析（相関と回帰、線形回帰分析、ロジスティック回帰分析、一般化線形モデル）

Part 2. 因果推論における統計解析
9-10（6/21, 10:30-12:00, 12:50-14:20）傾向スコア（マッチング、IPTW法）
11-12（7/5, 10:30-12:00, 12:50-14:20）回帰不連続デザイン、操作変数法
13-15（7/26, 10:30-12:00, 12:50-14:20, 14:35-16:05）ワークショップ（グループワーク・プレゼンテーション）

講義の順番は変わる可能性があります。

教科書・参考書等資料（Rのソースコード）を配布します。
生物統計学の基礎知識については1年次の医学統計パッケージ演習や生物統計学・臨床統計学基礎論の講義資料も参考になると思います。

授業で使用する
メディア・機器等配付資料

【詳細情報】

授業で取り入れる
学習手法ディスカッション, ペア・リーディング, 小テスト／クイズ形式, PBL（Problem-based Learning）／ TBL（Team-based Learning）, プロジェクト学習, 授業後レポート

予習・復習への
アドバイス各回の授業後には、配布した資料で復習をすること。
本講義は、生物統計学の基礎知識及びJMP・SPSS等のGUI統計ソフトでの解析経験を持った受講生を対象とし、Rでの分析方法を修得することが目標です。
序盤はこれまでの生物統計の講義で学修した分析方法について、Rの統計関数で解析する方法を学習します。これまでの講義を復習するとともにRの統計関数の入出力を理解するようにしてください。
中盤は臨床疫学研究、因果推論において用いられる解析を、Rで実装する方法を修得します。
終盤はデータを各グループに配布し、グループワークを通じて解析とまとめをしてもらいます。

履修上の注意
受講条件等「生物統計学・臨床統計学基礎論」、「医学統計パッケージ演習」、「臨床研究方法論」のいずれかの授業を履修済みであること。
講義開始までにRとRStudioをインストールしておいてください。
この授業では、Rに装備されている（あるいはパッケージにされている）統計関数を利用した統計解析を行いますので、Rによるプログラミング・シミュレーションについてはほとんど扱いません。

成績評価の基準等授業の取り組み状況、毎回の小レポート、最終プレゼンテーション

実務経験有り

実務経験の概要と
それに基づく授業内容担当教室は厚生労働省大規模実証事業特定健診・特定保健指導の代表であり、政策決定のためのエビデンスを輩出している。本講義ではその時用いられた因果推論の解析方法について扱う。

メッセージ

その他

すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。

年度	2025年度	開講部局	医系科学研究科博士課程前期
講義コード	TB011701	科目区分	専門的教育科目
授業科目名	疫学調査分析演習
授業科目名（フリガナ）	エキガクチョウサブンセキエンシュウ
英文授業科目名	Exercise and Seminar on Epidemiological Research and It's Analysis
担当教員名	福間　真悟,KO KO,秋田　智之,杉山　文
担当教員名 (フリガナ)	フクマ　シンゴ,コ　コ,アキタ　トモユキ,スギヤマ　アヤ
開講キャンパス	霞	開設期	2年次生前期セメスター（前期）
曜日・時限・講義室	(前) 集中
授業の方法	演習	授業の方法【詳細情報】	対面
データ解析の実習形式（対面のみ）講義室：セミナー室2（4/26のみ医学部第1講義室）
単位	2.0	週時間		使用言語	B : 日本語・英語
学習の段階	5 : 大学院基礎的レベル
学問分野（分野）	27 : 健康科学
学問分野（分科）	01 : 医学
対象学生	博士課程前期
授業のキーワード	R、疫学、データ解析、臨床疫学、因果推論
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中でのこの授業科目の位置づけ（学部生対象科目のみ）	公衆衛生学プログラム：公衆衛生大学院の唯一の認可組織 Council on Education for Public Health (CEPH) USA の認可基準である５分野のうち【１．疫学】に該当する科目
到達度評価の評価項目（学部生対象科目のみ）
授業の目標・概要等	統計ソフトRを用いた疫学調査データの分析方法を修得する。
授業計画	Part 1. Rによる生物統計入門 1-3. (4/12, 10:30-12:00, 12:50-14:20, 14:35-16:05) 記述統計、単変量解析 4-6.（4/26, 10:30-12:00, 12:50-14:20, 14:35-16:05）データハンドリング（抽出・結合・ダミー変数化）、欠損値処理（単一代入法、多重代入法）、生存分析 7-8. (5/10, 12:50-14:20, 14:35-16:05) 多変量解析（相関と回帰、線形回帰分析、ロジスティック回帰分析、一般化線形モデル） Part 2. 因果推論における統計解析 9-10（6/21, 10:30-12:00, 12:50-14:20）傾向スコア（マッチング、IPTW法） 11-12（7/5, 10:30-12:00, 12:50-14:20）回帰不連続デザイン、操作変数法 13-15（7/26, 10:30-12:00, 12:50-14:20, 14:35-16:05）ワークショップ（グループワーク・プレゼンテーション）講義の順番は変わる可能性があります。
教科書・参考書等	資料（Rのソースコード）を配布します。生物統計学の基礎知識については1年次の医学統計パッケージ演習や生物統計学・臨床統計学基礎論の講義資料も参考になると思います。
授業で使用するメディア・機器等	配付資料
【詳細情報】
授業で取り入れる学習手法	ディスカッション, ペア・リーディング, 小テスト／クイズ形式, PBL（Problem-based Learning）／ TBL（Team-based Learning）, プロジェクト学習, 授業後レポート
予習・復習へのアドバイス	各回の授業後には、配布した資料で復習をすること。本講義は、生物統計学の基礎知識及びJMP・SPSS等のGUI統計ソフトでの解析経験を持った受講生を対象とし、Rでの分析方法を修得することが目標です。序盤はこれまでの生物統計の講義で学修した分析方法について、Rの統計関数で解析する方法を学習します。これまでの講義を復習するとともにRの統計関数の入出力を理解するようにしてください。中盤は臨床疫学研究、因果推論において用いられる解析を、Rで実装する方法を修得します。終盤はデータを各グループに配布し、グループワークを通じて解析とまとめをしてもらいます。
履修上の注意受講条件等	「生物統計学・臨床統計学基礎論」、「医学統計パッケージ演習」、「臨床研究方法論」のいずれかの授業を履修済みであること。講義開始までにRとRStudioをインストールしておいてください。この授業では、Rに装備されている（あるいはパッケージにされている）統計関数を利用した統計解析を行いますので、Rによるプログラミング・シミュレーションについてはほとんど扱いません。
成績評価の基準等	授業の取り組み状況、毎回の小レポート、最終プレゼンテーション
実務経験	有り
実務経験の概要とそれに基づく授業内容	担当教室は厚生労働省大規模実証事業特定健診・特定保健指導の代表であり、政策決定のためのエビデンスを輩出している。本講義ではその時用いられた因果推論の解析方法について扱う。
メッセージ
その他
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。

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