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授業情報／Course information

科目名／Course: 保健統計論／Health Statistics
科目一覧へ戻る 2026/03/23 現在

授業基本情報
科目名（和文）
／Course		 保健統計論
科目名（英文）
／Course		 Health Statistics
時間割コード
／Registration Code		 51212601
学部（研究科）
／Faculty		 保健福祉学研究科 博士前期課程
学科（専攻）
／Department		 看護学専攻
担当教員（○：代表教員）
／Principle Instructor （○） and Instructors		 ○矢嶋　裕樹
オフィスアワー
／Office Hour		 矢嶋　裕樹(講義前後。随時メールでの質問も受け付ける。)
開講年度
／Year of the Course		 2026年度
開講期間
／Term		 前期
対象学生
／Eligible Students		 1年,2年
単位数
／Credits		 2
授業概要情報
更新日
／Date of renewal		 2026/02/18
科目ナンバリング
／Course Numbering		 履修案内を参照
使用言語
／Language of Instruction		 日本語
オムニバス
／Omnibus		 該当なし
授業概略と目的
／Cource Description and Objectives		 授業概要
本講義では、健康問題の予防や解決に役立つ統計解析の基礎を学ぶ。統計ソフトウェア（R、EZR）を用いた演習を通して、データの整理・可視化・分析の方法を身につける。また、分析結果を正しく解釈し、論理的に説明できる力を養う。さらに、保健医療分野の量的研究論文を統計的観点から批判的に読む力を養う。

目的
1. 分析の目的やデータの特性に応じて、適切な分析手法を選択し、正しく適用できるようになる（A-1）
2. データの入力から解析までの一連の作業に必要とされる知識・技術を身に付けている（A-1）
3. 分析結果を適切に解釈し、論理的に説明できる（A-1）
4. 統計解析を用いた研究論文を統計的観点からクリティークすることができる（A-1）
履修に必要な知識・能力・キーワード
／Prerequisites and Keywords		 履修に必要な知識・能力
PCの基本操作ができることが望ましい。Excelにおけるデータ入力や並べ替え（ソート）、フィルタなどの基本操作ができると、学習を円滑に進めることができる。

キーワード
記述統計、推測統計、疫学指標、回帰分析、データ分析（R, EZR）
履修上の注意
／Notes		 本講義は主として講義形式で進めるが、統計学的な見方・考え方を深めるため、一部に演習形式を取り入れる。
教科書
／Textbook(s)		 指定教科書は設けない。講義は毎回配布する資料に基づいて行う。
参考文献等
／References		 坂巻顕太郎・篠崎智大（監修）. 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, 厚生労働統計協会, 2023.
神田善伸. 初心者でもすぐにできるフリー統計ソフトEZR(Easy R)で誰でも簡単統計解析（改訂第2版）, 南江堂, 2024.
新谷歩. 今日から使える医療統計 第2版, 医学書院, 2024.
自主学習ガイド
／Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework		 演習ではフリーの統計ソフトEZR（R）を使用する。時間の制約上、操作方法の詳細を十分に扱えない場合があるため、各自で参考文献等を活用し、予習・復習に努めること。
資格等に関する事項
／Attention Relating to Professional License		 保健師国家試験受験資格必須科目
アクティブラーニングに関する事項
／Attention Relating to Active Learning		 EZR（R）を用いたデータ解析演習を行い、統計手法の適用や結果の解釈を学ぶ。また、グループディスカッションを通じて、解析結果を共有し、統計的思考を深める機会を設ける。積極的に参加し、主体的に学ぶ姿勢が求められる。
実務経験に関する事項
／Attention Relating to Operational Experiences		 該当しない。
授業改善アンケートへのレスポンス
（2025年度以前は「備考」）
／Response to Course Evaluations		 授業アンケートにおいて、特に授業の中盤以降、内容の理解が追いつかないと回答した学生がいた。今後は発展的事項は資料として提示し、授業では基礎的事項の理解に重点を置いて説明する。また、授業後に課題を提示するなどして学生の理解度を確認しつつ、進度を適切に調整し、学修の定着を図る。
授業計画詳細情報
No. 単元（授業回数）
／Unit (Lesson Number)		 単元タイトルと概要
／Unit Title and Unit Description		 時間外学習
／Preparation and Review		 配付資料
／Handouts
1 第1回 [研究疑問の定式化]
統計学の役割を概観し、研究疑問の構造化、仮説の設定、DAG（Directed Acyclic Graph）を用いた因果関係の可視化について学ぶ。		 ・配布資料をもとに予習および復習を行うこと。
・授業終了時に提示する課題に取り組むこと。		 随時配布する。
2 第2回 [研究デザイン]
観察研究と介入研究のデザインと特徴について学ぶ。		 ・配布資料をもとに予習および復習を行うこと。
・授業終了時に提示する課題に取り組むこと。		 随時配布する。
3 第3回 [EZRの基本操作]
統計ソフトウェアEZR（R）によるデータの作成、クリーニング、変数の作成・変換、データの可視化の方法について学ぶ。		 ・配布資料をもとに予習および復習を行うこと。
・授業終了時に提示する課題に取り組むこと。		 随時配布する。
4 第4回 [統計的推定：確率分布と標本分布]
確率変数と確率分布の基礎、標本分布の概念について学ぶ。		 ・配布資料をもとに予習および復習を行うこと。
・授業終了時に提示する課題に取り組むこと。		 随時配布する。
5 第5回 [統計的推定：点推定と区間推定]
点推定および区間推定の方法とその解釈について学ぶ。		 ・配布資料をもとに予習および復習を行うこと。
・授業終了時に提示する課題に取り組むこと。		 随時配布する。
6 第6回 [仮説検定ー名義変数の解析]
名義変数の要約・記述、２群及び多群の比率の差の検定、効果量の算出法について学ぶ。		 ・配布資料をもとに予習および復習を行うこと。
・授業終了時に提示する課題に取り組むこと。		 随時配布する。
7 第7回 [仮説検定ー順序変数の解析]
順序変数の要約・記述、２群及び多群の中央値の差の検定、効果量の算出法について学ぶ。		 ・配布資料をもとに予習および復習を行うこと。
・授業終了時に提示する課題に取り組むこと。		 随時配布する。
8 第8回 [仮説検定ー連続変数の解析]
量的変数の要約・記述、2群及び多群の平均値の差の検定、効果量の算出法について学ぶ。		 ・配布資料をもとに予習および復習を行うこと。
・授業終了時に提示する課題に取り組むこと。		 随時配布する。
9 第9回 [必要標本サイズの算出]
検出力分析を用いた必要標本サイズの算出方法について学ぶ。		 ・配布資料をもとに予習および復習を行うこと。
・授業終了時に提示する課題に取り組むこと。		 随時配布する。
10 第10回 [相関分析]
さまざまな相関係数の特徴と使い分けについて学ぶ。		 ・配布資料をもとに予習および復習を行うこと。
・授業終了時に提示する課題に取り組むこと。		 随時配布する。
11 第11回 [線形回帰分析]
線形回帰モデルの基本と応用について学ぶ。		 ・配布資料をもとに予習および復習を行うこと。
・授業終了時に提示する課題に取り組むこと。		 随時配布する。
12 第12回 [ロジスティック回帰]
ロジスティック回帰モデルの基本と応用について学ぶ。		 ・配布資料をもとに予習および復習を行うこと。
・授業終了時に提示する課題に取り組むこと。		 随時配布する。
13 第13回 [生存期間の解析]
生存期間の要約、生存曲線の比較、Cox比例ハザード回帰について学ぶ。		 ・配布資料をもとに予習および復習を行うこと。
・授業終了時に提示する課題に取り組むこと。		 随時配布する。
14 第14回 [マルチレベルモデル]
データの階層構造を考慮したマルチレベルモデル（混合モデル）の基礎を学ぶ。		 ・配布資料をもとに予習および復習を行うこと。
・授業終了時に提示する課題に取り組むこと。		 随時配布する。
15 第15回 [メタアナリシス]
システマティックレビューで用いられるメタアナリシスの方法について学ぶ。		 ・配布資料をもとに予習および復習を行うこと。
・授業終了時に提示する課題に取り組むこと。		 随時配布する。
成績評価詳細情報
到達目標及び観点／Learning Goal and Specific Behavioral Viewpoints
No. 到達目標
／Learning Goal		 知識・理解
／Knowledge & Undestanding		 技能・表現
／Skills & Expressions		 思考・判断
／Thoughts & Decisions		 伝達・コミュニケーション
／Communication		 協働
／Cooperative Attitude
1 1. 分析の目的やデータの特性に応じて、適切な分析手法を選択し、正しく適用できるようになる（A-1） ○ ○ ○
2 2. データの入力から解析までの一連の作業に必要とされる知識・技術を身に付けている（A-1） ○ ○ ○
3 3. 分析結果を適切に解釈し、論理的に説明できる（A-1） ○ ○ ○ ○ ○
4 4. 統計解析を用いた研究論文を統計的観点からクリティークすることができる（A-1） ○ ○ ○ ○ ○
成績評価方法と基準／Evaluation of Achievement
※出席は2/3以上で評価対象となります。
No. 到達目標
／Learning Goal		 定期試験
／Exam.		 授業参加・貢献 演習課題 最終レポート
1 1. 分析の目的やデータの特性に応じて、適切な分析手法を選択し、正しく適用できるようになる（A-1） ○ ○ ○
2 2. データの入力から解析までの一連の作業に必要とされる知識・技術を身に付けている（A-1） ○ ○
3 3. 分析結果を適切に解釈し、論理的に説明できる（A-1） ○ ○ ○
4 4. 統計解析を用いた研究論文を統計的観点からクリティークすることができる（A-1） ○ ○ ○
評価割合（％）
／Allocation of Marks		 0 30 30 40

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