授業科目名（科目の英文名） 区分・【新主題】／（分野）
医療情報学
(Medical Informatics)（大分を創る科目）
導入教育科目 【導入・転換】
必修 選択
単位
対象 年次
学部 学期 曜限 担当教員
必修 1 1
医学部 医学科
後期 火1
岩城貴史 内線 5602
E-mail iwaki48@oita-u.ac.jp
【授業のねらい】
科学実験・調査には誤差がつきものである。この誤差には測定機器や調査対象の偏りに由来するもの(系統誤差)と、純粋に 確率的に入ってくる不可避の誤差(偶然誤差)の二種類がある。この授業では偶然誤差が含まれるようなデータから何かを結 論するための一般的な手法を学習する。医学においては、特に疫学研究などでこのような統計的手法が必要となる。 【具体的な到達目標】
(1) 統計解析の基礎となる用語・概念を理解する。 (2) 特徴的な確率分布とその性質を覚える。
(3) 与えられたデータから実際に推定と検定を行えるようになる。
【授業の内容】 １．確率分布
２．推定の基礎・点推定 ３．区間推定の基本
４．分散が未知のときの区間推定 ５．母比率・母分散の推定 ６．検定の基礎
７．母平均の検定
８．t-検定を用いた「差の検定」 ９．ウェルチの検定・母比率の検定 １０．データの分析
１１．相関係数 １２．単回帰分析 １３．偽相関・偏相関係数
【学生がより深く学ぶための工夫】
【時間外学習】Moodle上に次の授業の範囲を予告するので事前に教科書を読んで予習しておくこと。事前課題を出す場合も ある。
【教科書】まずはこの一冊から 意味がわかる統計解析：涌井 貞美（ベレ出版）
【参考書】特になし。
【成績評価の方法及び評価割合】
期末試験（６０％），授業への積極的な取り組み（４０％）。期末試験(100点満点)を0.6倍して授業への取り組みの評価と 合算する。授業開始時に予習したことを確認する簡単なテストを行う(12点)。また、授業中に教科書の例題を解いたり、簡 単な作業をしてもらう(16点)。また、小テストを適宜行う(12点)。授業中、最初に質問をした人には１点加点する。ただし 授業の内容に関する質問に限る。
【注意事項】医療情報システム学を受講済みの学生を想定して授業を行う。教科書の１章から4章までは事前に習熟してお くこと。
