生物統計情報学特論Ⅳ

多変量解析とデータマイニング

多変量解析の基本的手法について、その理論と応用の講義・演習を行う。具体的には、QOL データなどの質問紙調査の信頼性・妥当性評価、疾患判別・分類、大規模医療情報データ解析などに必要な多変量解析の基礎から応用までを実際の医学データを用いた解析演習を通して学習する。

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授業計画

①12月3日（伊藤）前半：多変量解析の数理的基礎（主成分分析）後半：多次元データの可視化（判別分析、クラスター分析） ②12月10日（伊藤）前半：質問紙調査の信頼性と妥当性評価（クロンバックのα係数、級内相関係数、κ係数）後半：共分散構造のモデル化（因⼦分析、構造⽅程式モデル、項目分析） ③12月17日（伊藤）前半：共分散構造分析演習後半：予測モデルの構築とバリデーション ④12月24日（小出）この日のみ３、４限で開講安全性データとシグナル検出

授業の方法

講義と演習

成績評価方法

レポート（50％）、出席（50％）

履修上の注意

講義の際は各自PCを持参すること。

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）。