2025年度 (最新) 学院等開講科目工学院経営工学系経営工学コース

生物統計学

開講元: 経営工学コース
担当教員: 魚住龍史
授業形態: 講義
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室)
クラス: -
科目コード: IEE.C435
単位数: 200
開講時期: 2025年度
開講クォーター: 3Q
シラバス更新日: 2025年3月31日
使用言語: 英語

シラバス

授業の目的（ねらい）、概要

生物統計学とは，基礎・臨床・疫学といった医学研究において，どのようにデータを収集するか，どのように解析を行うかの方法論を提供する学問である．実験研究の計画・データ解析をする際にも用いられるトピックを含む．本講義では，生物統計学の基礎となるトピックについて，それぞれの統計解析手法の数理から理解する．さらに，統計ソフトによる演習をすることで，それぞれの統計解析手法を実際に応用するためには，どのような構造のデータを用意し，どのように解析結果を解釈するか理解することを目指す．

到達目標

1) 実験研究で用いられる研究デザインについて，それぞれの特徴を理解できる．
2) 生物統計学で用いられる統計解析の数理について理解し，統計ソフトによるデータ解析ができる．
3) 実験研究を計画する際のサンプルサイズ設計ができる．

実務経験のある教員等による授業科目等

実務経験と講義内容との関連 (又は実践的教育内容)

担当教員の魚住龍史は製薬企業及び大学病院での生物統計の実務経験を有している．講義全体で生物統計の実務的視点を導入する．

キーワード

統計的推測，交絡，ランダム化比較試験，2×2分割表，最尤法，ロジスティック回帰，ノンパラメトリック法，生存時間解析，カプラン・マイヤー法，ログランク検定，比例ハザードモデル

学生が身につける力

専門力
教養力
コミュニケーション力
展開力 (探究力又は設定力)
展開力 (実践力又は解決力)

授業の進め方

基本的には講義形式で授業を進め，演習の際は統計ソフトがインストールされたノートPCを用いて演習課題に取り組む．

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	ガイダンス	医学研究における生物統計学の役割について，概要を理解する．
第2回	研究デザイン概論	実験研究を計画する際の研究デザインについて，それぞれの特徴を理解する．さらに，ランダム化比較試験による特徴と具体的な実践方法を理解する．
第3回	二項分布の母数推定とカテゴリカルデータ解析	二項分布の母数の推定に関する数理を理解する．さらに，カテゴリカルデータの解析方針として，2×2分割表を中心に理解する．
第4回	カテゴリカルデータの層別解析	カテゴリカルデータの解析方針として，複数の2×2分割表の一様性の評価，Cochran-Mantel-Haenszel検定による層別解析を理解する．
第5回	カテゴリカルデータの統計モデル	カテゴリカルデータの解析方針として，ロジスティック回帰モデルを理解する．
第6回	演習I	統計ソフトを用いた演習により，カテゴリカルデータ解析に対する理解を深める．
第7回	生存時間データのノンパラメトリック推定	生存時間解析で基本となる確率分布を理解する．さらに，生存時間データの解析方針として，カプラン・マイヤー法によるノンパラメトリック推定を理解する．
第8回	生存時間データのノンパラメトリック検定	生存時間データの解析方針として，ログランク検定によるノンパラメトリック検定を理解する．
第9回	演習II	統計ソフトを用いた演習により，生存時間解析のノンパラメトリック解析に対する理解を深める．
第10回	生存時間データのパラメトリックモデル	生存時間データの解析方針として，加速モデルによるパラメトリックな統計モデルを理解する．
第11回	生存時間データのセミパラメトリックモデル	生存時間データの解析方針として，コックスの比例ハザードモデルによるセミパラメトリックな統計モデルを理解する．
第12回	演習III	統計ソフトを用いた演習により，統計モデルによる生存時間解析に対する理解を深める．
第13回	サンプルサイズ設計	実験研究を計画する際のサンプルサイズ設計について，応答変数が連続量，2値，生存時間のそれぞれの場合について，統計的仮説検定にもとづく方法を理解する．
第14回	総括	これまで扱ったトピックをまとめ，上記到達目標が達成されているか評価する．

準備学修(事前学修・復習)等についての指示

学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

大橋靖雄・浜田知久馬・魚住龍史．『生存時間解析第2版』．東京大学出版会，2022．

参考書、講義資料等

大橋靖雄・浜田知久馬・魚住龍史．『生存時間解析応用編』．東京大学出版会，2016．

成績評価の方法及び基準

期末試験，演習課題

履修の条件・注意事項

学部レベルの「確率・統計」「線形代数」「微分・積分」の知識を有すること．

その他

統計ソフト (RとR Studio) がインストールされたノートPCを十分に充電して持参すること．