生物統計情報学基礎Ⅲ

①6月8日（2コマ）（大庭） カテゴリカルデータ解析の教科書・用語，離散型の確率分布，二項分布の母数の推測，適合度検定，研究デザイン，2×2表の解析（独立性の検定，研究の種類と確率モデル，Fisherの正確検定，McNemar検定） ②6月15日（2コマ）（大庭） 計算機演習①（成功確率の信頼区間の計算，独立性の検定、効果の指標の推定をSASで行う） ③6月22日（2コマ）（篠崎） 効果の指標（割合の差，割合の比，オッズ比），交絡，層別解析，回帰モデル，条件付き独立に関する検定，マッチング ④6月29日（2コマ）（篠崎） 計算機演習②（共通母数の推定，Mantel-Haenszel検定をSASで行う） ⑤7月6日（2コマ）（大庭） I×J表の解析（条件付き推測，帰無仮説の同値関係，多重超幾何分布，（一般化）Mantel検定，Cochran-Armitage検定，Wilcoxon検定，線型傾向検定） ⑥7月13日（2コマ） 休講 ⑦7月27日（2コマ）（大庭） 計算機演習③（I×J表の解析をSASで行う）

すべて対面で授業します。以下の教科書、参考図書などを参照してください。 Lash TL, VanderWeele TJ, Haneuse S, Rothman KJ, editors. Modern epidemiology. 4th ed. Philadelphia (PA): Wolters Kluwer; 2020. 佐藤俊太朗, 藤井亮輔, 芝孝一郎, 後藤匡啓, 今村文昭 監訳. 『現代疫学：原著第4版』. 東京: 学術図書出版社; 2024. Lachin JM. Biostatistical methods: the assessment of relative risks. 2nd ed. Hoboken (NJ): John Wiley & Sons; 2010. 宮岡悦良 監訳. 『医薬データのための統計解析』. 東京: 共立出版; 2020.

演習・レポート（60％）、出席（40％）

すべての生物統計学関連の講義と関連するため、履修を強く推奨する。 講義日程に変更がある場合があるため、適宜確認すること。 出席は各回、講師が確認する。

履修登録をせず、聴講のみを希望する場合は、聴講を希望する科目の担当教員から 事前に許可を得ること。ただし、以下のことに留意すること。 ・　聴講希望者は、氏名、所属、メールアドレス、 聴講希望科目を *****　まで連絡すること。 ・　希望者が多数の場合は、人数を制限することがある。 ・　統計解析ソフトウェア SAS を用いた実習を行う科目を受講する際は、SAS がイン ストールされたノート PC を各自用意すること（PC の貸与はありません）。 ・　聴講が認められた科目には、特段の理由がない限り、最終講義まで出席すること （欠席が多い場合は、他科目の聴講申請・聴講許可を取り消す場合がある）。