・医療データ解析分野における実践力の習得を目指します。
・Rを用いて統計学的検討を実際に行い、理解を深めます。
＃R初心者の方でも問題ありません。未経験の方は、事前にオンデマンド別講座「R・Rstudioの使用法（無料）」を視聴してください。
【実践的な学習内容例】
・臨床研究のデザインを概観し、デザインごとのバイアス、及び臨床研究の倫理審査で、必要となるサンプルサイズの決定方法
・医療データ分析においてよく用いられるサンプルサイズが小さい場合における手法
・データの分布の偏りがある場合、一人からいくつもサンプルを取得する場合の研究における解析のコツ
・統計的有意な差は、治療効果の大きさを示してはいない。別に存在する治療効果の大きさを表す指標の活用方法・・等
＃本講座ではR及びRstudioを使用しますので、事前インストールをお願いします。
・医療データ解析分野における実践的データ解析手法の習得を目指す方
・R（Ratudio）による解析方法の習得を目指す方
＃R未経験の方は、事前に別講座「R・Rstudioの使用法（無料）」を視聴してください。
（特に高度な数学の知識は必要ありません。）
・Rによる統計解析が独自で出来るようになる
・医療データ解析に用いられる統計手法のしくみを理解する
・医療データ解析における最新の手法が活用できる
１ 統計的推定と検定
各検定のしくみとＲを用いた事例演習と解釈
・一標本ｔ検定
・二標本ｔ検定
・対応のある二標本ｔ検定
・効果量、検出力、サンプルサイズの決定方法
・ウイルコクソンの順位和検定
・ウイルコクソンの符号付順位和検定
・カイ二乗検定（分割表の検定）
・フィッシャーの直接確率法
・確率化検定
2 相関と回帰分析
・散布図とピアソンの積率相関係数
・線形回帰分析のしくみ
・線形回帰モデルの有用性の検討方法
・ロジスティック回帰分析のしくみ
・オッズ比の理解と利用方法
・ROC曲線
・カットオフ値
・感度、特異度
・尤度比、AUC
３．生存曲線
・生存時間と生存曲線のしくみ
・生存時間推定と解釈
・生存曲線の推定と解釈：Kaplan-Meier法
・生存曲線の群間比較：ログランク検定
・生存時間のモデルあてはめ：Cox回帰
４．傾向スコア分析
・傾向スコアのしくみ
・傾向スコアの推定と妥当性
・傾向スコアを用いて調整したマッチング、層別解析（ITPW解析）
・傾向スコアを用いて調整した多変量解析
