シラバス Syllabus	疾患制御医学専攻
科目名・科目番号 Subjects・Course Number	臨床病態解明学特論I /　02EX260	臨床病態解明学演習I /　02EX262	臨床病態解明学実験実習I /　02EX264
	臨床病態解明学特論II/　02EX261	臨床病態解明学演習II/　02EX263	臨床病態解明学I実験実習II/　02EX265
研究分野 Laboratories	生物統計学	生物統計学	生物統計学
使用言語 Language used （Japanese,  English,  Bilingual）	バイリンガル	バイリンガル	バイリンガル
他研究室学生の受け入れの可否（〇×） Availability for students from other lab.
他研究室学生の問い合わせ先 Contact Information for Students from Other  Lab.
授業形態 Course Type	講義、討論	演習	実験・実習
標準履修年次 Year	1・2年次	1・2年次	1・2年次
実施学期・曜時限等 Semester,Day and Period	特論Ⅰ春学期　/　特論Ⅱ秋学期	演習Ⅰ春学期　/　演習Ⅱ秋学期	実験実習Ⅰ春学期　/　実験実習Ⅱ秋学期
開講場所 Room Number	セミナー室、他	セミナー室、他	セミナー室、他
単位数 Credit	Ⅰ：2単位、Ⅱ：2単位	Ⅰ：2単位、Ⅱ：2単位	Ⅰ：2単位、Ⅱ：2単位
担当教員名・オフィスアワー等	（事前にメールで連絡すること）	（事前にメールで連絡すること）	（事前にメールで連絡すること）
Faculty Members and E-mail	五所　正彦, mgosho	五所　正彦, mgosho	五所　正彦, mgosho
	丸尾　和司, maruo	丸尾　和司, maruo	丸尾　和司, maruo
授業概要 Course overview	生物統計学に関する古典的・現代的手法を確認しつつ、最新の研究成果を題材とし、統計手法とその性能に関する討論と総論的知識のレクチャーを行う。	生物統計学に関する最新の原著論文を抄読し、その手法の原理や性質を理解し、当該研究の意義、問題点、残された課題について討論する。	臨床試験の仮想シミュレーションデータに基づいた統計手法の性能評価の方法を理解する。シミュレーション実験の目的、方法、結果について討論する。
授業の到達目標（学修成果） Course Objectives (Learning Outcomes) ←SBO(Specific Behavior Objectives	１. 医学研究の計画で用いられる統計手法について説明できる。 ２. データ解析のための統計手法について説明できる。 ３. 統計手法の良し悪しを判断するための指標や規準について説明できる。	１. 主要科学雑誌やon lineの検索システムを用い、最新の原著論文の中から、読むべき論文を選ぶことができる。 ２. 選んだ論文を読んで理解し、その概要をわかりやすく説明できる。 ３. 他の学生が選んだ論文を事前に読み説明を聞いて理解し、疑問点や当該研究の意義について討論できる。	１. 統計手法を評価するためのシミュレーション実験の計画を立案できる。 ２. 実際の臨床試験を想定した仮想データを生成できる。 ３．効率の良いプログラミングができる。 ４. シミュレーション結果を適切に要約し、説明できる。
キーワード Keyword	不偏性、一致性、漸近正規性、漸近有効性、検定サイズ、検出力	不偏性、一致性、漸近正規性、漸近有効性、検定サイズ、検出力	検定サイズ、検出力、バイアス、被覆確率、標準誤差と経験的標準偏差、平均二乗誤差
授業計画 Course Schedule 第1回（月日、時限）担当教員名　講義内容など	介入研究および観察研究の立案のための統計手法 介入研究および観察研究から得られるデータ解析のための統計手法	抄読する論文の選び方 生物統計学の原著論文の構成 統計手法の原理、性質の理解 性能評価のためのシミュレーション実験 事例への応用解析	シミュレーション実験の計画 事例調査とシミュレーション条件の条件設定 乱数の生成と確率分布 平均モデルと誤差モデル
履修条件 Course prerequisite	履修希望者は筆頭教員に連絡し、事前に許可を得ること。	履修希望者は筆頭教員に連絡し、事前に許可を得ること。	履修希望者は筆頭教員に連絡し、事前に許可を得ること。
成績評価方法 Grading Criteria	行動目標の１と２を指導に従って大旨できればC以上と判断する。 行動目標の１〜３を指導に従って大旨できればB以上と判定する。 さらにプレゼンテーションにより理解が高いと判断されればAと判定する。	行動目標の１と２を指導に従って大旨できればC以上と判断する。 行動目標の１〜３を指導に従って大旨できればB以上と判定する。 さらにプレゼンテーションにより理解が高いと判断されればAと判定する。	行動目標の１と２を指導に従って大旨できればC以上と判断する。 行動目標の１〜３を指導に従って大旨できればB以上と判定する。 さらにプレゼンテーションにより理解が高いと判断されればAと判定する。
学修時間の割り当て及び授業外における学修方法 Learning method	発表・討論 100％ 授業外における学修方法：特に定めない。	演習（セミナー） 100％ 授業外における学修方法：特に定めない。	実験・実習 100％ 授業外における学修方法：特に定めない。
教材・参考文献 Textbook	各授業で指定する。	Biometrics，Statistics in Medicine，Biometrika，Statistics Methods in Medical Research等の学術雑誌。	Rubinstein, R. Y. and Kroese, D. P. (2016). Simulation and the Monte Carlo method, 3rd edition. John Wiley & Sons. Chang, M. (2010). Monte Carlo simulation for the pharmaceutical industry: concepts, algorithms, and case studies. CRC Press.
単位取得要件 Requirement to earn credit	単位取得要件：80％以上の出席、1回以上の発表	単位取得要件：80％以上の出席、1回以上の発表	単位取得要件：80％以上の出席、1回以上の発表
その他（受講上の注意点等） Notes	生物統計学分野を専攻する学生を対象とする。	生物統計学分野を専攻する学生を対象とする。	生物統計学分野を専攻する学生を対象とする。
他の授業科目との関連 Relation to Other Courses	臨床病態解明学演習I, II 臨床病態解明学実験実習I, II	臨床病態解明学特論I, II 臨床病態解明学実験実習I, II	臨床病態解明学特論I ,II 臨床病態解明学演習I, II

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