生物統計情報学特論Ⅱ

欠測データの解析

ほとんどすべての臨床・疫学研究において、欠測データが生じる。欠測データを考慮しない（無視した）解析結果にはバイアスが生じることがある。本講義では、欠測データ解析の基礎となる欠測メカニズムと尤度の分解、欠測データ解析に対する種々の解析手法、ランダムでない欠測に対する感度解析手法などについて講義・演習を通して理解することを目的とする。

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授業計画

① 12月8日尤度に基づく MARのもとでの推測（選択モデル、EMアルゴリズム） ② 12月15日欠測データの補完によるMARのもとでの推測（多重補完法） ③ 12月22日　観測データの重みづけによるMARのもとでの推測（IPCW解析） ④ 1月5日　 SASによる解析演習（種々のMARのもとでの推測） ⑤ 1月12日　パターン混合モデルによる欠測データの解析（講義＋SAS演習） ⑥ 1月19日（1限）　ランダムでない欠測に対する感度解析 ⑦ 1月19日（2限）　欠測データの解析に関する最近の展開

授業の方法

講義と SAS による演習（適宜、資料を配布する）対面を予定している。

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

第6回と第7回の開講日時に注意すること。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）。