科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)

医薬統計

科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)

Biostatistics

授業コード　Class code

994612A

科目番号　Course number

46MASTS303

教員名

大東　智洋、安藤　宗司、寒水　孝司

Instructor

Takashi Sozu, Tomohiro Ohigashi, Shuji Ando

開講年度学期

2026年度前期

Year

2026年度

Semester

①First semester

曜日時限

火曜3限

Class hours

Tuesday 3rd Period

開講学科・専攻　Department

工学部　情報工学科

Department of Information and Computer Technology, Faculty of Engineering

単位数　Course credit

2.0単位

授業の方法　Teaching method

講義

Lecture

外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)

-

授業の主な実施形態　Main class format

① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

概要　Description

医薬データ（医学データ）の特徴，生存時間データ解析，サンプルサイズ設計，ベイズ統計学，ノンパラメトリック法，因果推論の基礎，交絡の調整，一般化線形モデルについて講義する．
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．

目的　Objectives

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．

到達目標　Outcomes

1. 医薬統計（医療統計）の特徴を理解できる．
2. 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．
3. 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．
4. ベイズ統計学の基本概念を理解できる．
5. ノンパラメトリック法の基本概念を理解できる．
6. 因果推論の考え方を理解できる．
7. 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．

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

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/

履修上の注意　Course notes prerequisites

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．

アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）

小テストの実施　Quiz type test

-

準備学習・復習　Preparation and review

「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．

成績評価方法　Performance grading policy

・ミニテスト3回 80%
・講義中の課題 20%

学修成果の評価　Evaluation of academic achievement

・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

教科書　Textbooks/Readings

教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)

N

書誌情報　Bibliographic information

-

MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)

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://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

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

参考書・その他資料　Reference and other materials

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.
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.

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

統計的因果推論, 岩崎学, 朝倉書店, 2015, 978-4254128574.

授業計画　Class plan

(1) 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

(2) 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

(3) 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

(4) 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

(5) ミニテスト1回目
(6) ベイズ統計学：基礎編(1)

ベイズ統計学の導入，確率，事前分布

(7) ベイズ統計学：基礎編(2)

二項モデル，ポアソンモデル，正規モデル

(8) ベイズ統計学：演習編

モンテカルロ法，事後予測分布

(9) ノンパラメトリック法
(10) ミニテスト2回目
(11) 因果推論入門

反事実因果モデル，交絡，ランダム化

(12) 交絡調整(1)

処置の割付と識別性，層別解析と回帰モデルによる調整，g-computation formula

(13) 交絡調整(2)

傾向スコア，IPW法，Augmented IPW法

(14) 一般化線形モデル

指数型分布族，ロジスティック回帰，ポアソン回帰

(15) ミニテスト3回目

担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容　Work experience of the instructor

寒水孝司：製薬企業の勤務経験（医薬品開発（治験））や医師との共同研究の経験を活かして講義する．
Takashi Sozu：This lecture leverages my professional experience in drug development (clinical trials) and collaborative research with practicing clinicians.

教育用ソフトウェア　Educational software

SAS

R

備考　Remarks

授業でのBYOD PCの利用有無　Whether or not students may use BYOD PCs in class

Y

授業での仮想PCの利用有無　Whether or not students may use a virtual PC in class

N

シラバス情報

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

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