大学院
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最終更新日：2026年10月16日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
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生物統計情報学研究法V
経時データ解析
医学研究では、血中パラメータや Quality of Life、繰り返し再発するイベントなど、1時点のデータだけではなく、複数時点において観測されたアウトカムデータから様々な推測を行うことがある。この場合、時点で測定されているデータが不揃いであり、かつ 1 人が複数データを持っていることによるデータ間の相関を考慮する解析が必要となる。本講義では、経時データ解析で用いられる方法の基礎的な理解と実践能力の習得を目的とする。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4962250
GII-BS6205L1
生物統計情報学研究法V
大庭 幸治
月曜3限
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講義使用言語
日本語
単位
1
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
学際情報学府
授業計画
1 10月5日
医学研究における経時データ解析：事例にもとづく目的と特徴の解説（野村）
2 10月19日（2限）
線型混合モデル（linear mixed model）による解析の理論と実際（野村）
3 10月19日（3限）
SASによる線型混合モデル（PROC MIXED）（野村）
4 11月2日（2限）
一般化推定方程式（generalized estimating equation）による解析の理論と実際（大庭）
5 11月2日（3限）
SASによる一般化推定方程式（PROC GENMOD）（大庭）
6 11月9日（2限）
一般化線型混合モデル（generalized linear mixed model）による解析の理論と実際（野村）
7 11月9日（3限）
SASによる一般化線型混合モデル（PROC GLIMMIX）（野村）
授業の方法
講義とSASによる演習（適宜、資料を配布する）
すべての回、対面で実施する。新型コロナウイルス感染症の感染状況により変更がありうるためUTASを確認すること。
成績評価方法
演習・レポート（50％）、出席（50％）
履修上の注意
なし
その他
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）。
