医薬統計

Biostatistics

994612A

46MASTS303

篠崎　智大、大東　智洋、寒水　孝司

Takashi Sozu, Tomohiro Shinozaki, Tomohiro Ohigashi

2024年度前期

2024 1st Semester

火曜3限

Tuesday 3rd Period

工学部　情報工学科

Department of Information and Computer Technology, Faculty of Engineering

2.0単位

講義

Lecture

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

医薬データの特徴，因果推論の基礎，統計的推測，生存時間データ解析，ベイズ統計学，サンプルサイズ設計，交絡の調整について講義する．医薬統計の数理，各種解析法，結果の解釈の仕方について理解し，医薬データを解析できるようにする．

医薬統計の数理を理解し，解析結果や統計ソフトウエアの出力を正しく解釈する能力を身に付ける．本学科のディプロマ・ポリシーに定める「情報工学に必要な基礎学力と専門知識」を身に付けるための科目である．

1. 医薬統計（医療統計学）の役割を理解できる．
2. 統計的推測の数理的背景を理解し，計算問題を解くことができる．
3. 生存時間データ解析の数理的背景を理解し，計算問題を解くことができる．
4. ベイズ統計学の基本概念を理解できる．
5. サンプルサイズ設計の意義と数理的背景を理解し，基本的なサンプルサイズ設計ができる．
6. 交絡について理解し，交絡の調整法（層別解析，回帰分析，一般化線形モデル）の数理的背景を説明できる．

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
​You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/​​​

確率統計1，確率統計2の単位を修得していることが望ましい．
多変量解析を合わせて履修することが望ましい．

小テストの実施　Quiz type test

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「授業計画」を参照し，事前学習として講義前に当該内容について参考書をもとに勉強しておくことが望ましい．復習については，講義内容を理解することが望ましい．

前半（講義中の課題，中間試験）50%，後半（講義中の課題・到達度評価試験）50%の割合で評価する．

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

N

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教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
​https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

生存時間解析, 大橋靖雄, 浜田知久馬, 東京大学出版会, 1995, 978-4130602006.
交絡という不思議な現象と交絡を取りのぞく解析：標準化と周辺構造モデル, 佐藤・松山, 計量生物学32巻特集号, 2011 (J-StageよりPDFをDL可)
ロスマンの疫学—科学的思考への誘い, Rothman KJ（矢野他訳）, 篠原出版新社, 2013, 978-4884123727.

生物統計学の道標 研究デザインから論文報告までをより深く理解するための24講, 坂巻顕太郎, 篠崎智大（監修）, 厚生労働統計協会、2023, 978-4875118947/

標準 ベイズ統計学, Hoff PD（入江他訳）, 朝倉書店, 2022, 978-4254122671.

(1) ガイダンス
(2) 因果推論入門
　交絡、反事実結果モデル、ランダム化
(3) 統計的推測(1)
　効果の指標、関連の指標、最尤法
(4) 統計的推測(2)
　漸近検定と信頼区間、デルタ法
(5) 生存時間データ解析(1)
　生存時間データ解析の実例，基本概念，Kaplan-Meier法
(6) 生存時間データ解析(2)
　Log-rank検定，ハザードの推定，Cox回帰分析
(7) 中間試験とその解説
(8) ベイズ統計学(1)
　ベイズ統計学の導入，確率，事前分布
(9) ベイズ統計学(2)
　二項モデル，ポアソンモデル，正規モデル
(10) サンプルサイズ設計(1)
サンプルサイズ設計の基礎（考え⽅），検証的研究における設計の準備・⼿順
(11) サンプルサイズ設計(2)
母平均の差に関する2標本問題，シミュレーションによる設計の概要
(12) 交絡調整(1)
　標準化、Mantel–Haenszel法
(13) 交絡調整(2)
　回帰モデル
(14) 交絡調整(3)
　傾向スコア
(15) 到達度評価試験，講義のまとめ

寒水孝司：会社員（製薬企業）医薬品開発（治験）における統計解析の実務経験を活かして講義する．
Takashi Sozu：Company employee (Pharmaceutical company) Drug development

SAS

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