カテゴリカルデータ解析のシラバス情報

科目名称
Course title(Japanese)
カテゴリカルデータ解析 科目番号
Course number
46MASTS503
科目名称(英語)
Course title(English)
授業名称
Class name
カテゴリカルデータ解析
教員名 寒水 孝司,菅波 秀規
Instructor Takashi Sozu,Hideki Suganami
開講年度学期 2022年度 前期
Year/Semester 2020 First Semester 
曜日時限 集中講義
Class hours Intensive courses
開講学科
Department
工学研究科 情報工学専攻
Department of Information and Computer Technology, Graduate School of Engineering

外国語のみの科目
(使用言語)
Course in only foreign
languages (languages)
-
単位
Course credit
2.0 授業の主な実施形態
Main class format
対面授業/On-site class
または
オンライン授業(同期)/Online (synchronized remote)
概要
Descriptions
カテゴリカルデータ解析の数理,各種解析法,結果の解釈の仕方,統計解析ソフトウエアの使い方について講義する.さらに,医学データの解析演習や適用事例を通して,解析法の実践的な使用法を講義する.
This course surveys theory and methods for categorical data analysis, how to interpret the results, and how to use statistical software.
Also, this course surveys practical use of analysis method through data analysis and examples of application to medical data. 
目的
Objectives
基本的なカテゴリカルデータ解析の概念と医学分野でよく使用されるデータ解析法の計算原理を理解して,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.本専攻のディプロマ・ポリシーに定める「経営工学分野に応じた高度な専門知識」を身に付けるための科目である.
We aim to understand the basic concept of categorical data analysis and the calculation of data analysis method used in medical researches so that students can correctly interpret the analysis results and statistical software output. This lecture is a subject to acquire "advanced expertise of management science" specified in the diploma policy of the department of management science.
到達目標
Outcomes
1. カテゴリカルデータ解析の基本概念を理解し,対象とする問題を数学的に定式化できる.
2. 2×2表の基本的な解析法(独立性のカイニ乗検定やFisherの正確検定)の数理的背景を説明できる.
3. 効果の指標の定義,特徴,使い分けを説明できる.
4. 交絡の定義とその調整法(層別解析と回帰モデル)を説明できる.
5. lxJ表の解析法の数理的背景を説明できる.
1. To understand the theoretical foundations of categorical data analysis and mathematically formulate targeted problems.
2. To explain the mathematical background of the analysis for 2 x 2 table (e.g., chi-squared test and Fisher's exact test).
3. To explain the definitions, features and distinctions of treatment effects.
4. To explain the definition of confounding and how to adjust the confoudnig (e.g., stratified analysis and regression model).
5. To explain the mathematical background of the analysis method for l x J table.
履修上の注意
Course notes prerequisites
アクティブ・ラーニング科目
Teaching type(Active Learning)
課題に対する作文
Essay
- 小テストの実施
Quiz type test
-
ディベート・ディスカッション
Debate/Discussion
- グループワーク
Group work
-
プレゼンテーション
Presentation
- 反転授業
Flipped classroom
-
その他(自由記述)
Other(Describe)
-
準備学習・復習
Preparation and review
授業中の配布資料と補助資料を復習すること
To review handouts (by PowerPoint) and supplementary handouts distributed in the course. 
成績評価方法
Performance grading
policy
平常点(学習態度,授業内演習) 35%
レポート課題 65%
Evaluated by positiveness of participation in class (35%) and report (65%) 
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
・教科書を使用する場合は、MyKiTS(教科書販売サイト)から検索・購入可能ですので以下のURLにアクセスしてください。
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
 
・Search and purchase the necessary textbooks from MyKiTS (textbook sales site) with the link below.
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
参考書・その他資料
Reference and other materials
授業計画
Class plan
1 基礎概念
カテゴリカルデータ解析の用語,離散型の確率分布,二項分布の成功確率の推測に
ついて理解する.
2 数学的定式化
研究の種類と確率モデルの関係について理解する.
3 2×2表の解析
独立性のカイ二乗検定,尤度比検定,Fisher の正確検定,McNemar 検定について理
解する.
4 計算機演習(1)
成功確率の信頼区間の計算,独立性の検定を計算機(SAS)で行い,結果を適切に解釈
    できるようにする.
5 効果の指標
割合の差,割合の比,オッズ比などの効果の指標について理解する.
6 計算機演習(2)
効果の指標を計算機(SAS)で求めて,結果を適切に解釈できるようにする.
7 複数の2×2表の解析
交絡の定義とその調整(共通母数の推定),Mantel-Haenszel 検定,Breslow-Day 検定
について理解する.
8 計算機演習(3)
共通母数の推定を計算機(SAS)で行い,結果を適切に解釈できるようにする.
9 計算機演習(4)
Mantel-Haenszel 検定,Breslow-Day 検定を計算機(SAS)で行い,結果を適切に解釈
    できるようにする.
10 I×J表の解析(1)
条件付き推測(条件付きカイ二乗統計量),帰無仮説の同値関係,多重超幾何分布
について理解する.
11 I×J表の解析(2)
一般化Mantel 検定,Mantel 検定,Cochran-Armitage 検定,Wilcoxon 検定につい
て理解する.
12 計算機演習(5)
I×J表の解析を計算機(SAS)で実行し,結果を適切に解釈できるようにする.
13 一般化線形モデルの基礎
14 計算機演習(6)
一般化線形モデルによる解析を計算機(SAS)で実行し,結果を適切に解釈できるよう
    にする.
15 質疑応答
質疑応答を行い,理解の補充・深化・統合を図る.
1 Basic concept
Technical term for categorical data analysis, discrete probability distribution, inference of probability in binomial distribution
2 Mathematical formulation
Relationship between research types and probability model
3 Analysis for 2 x 2 table
Chi-squared test, likelihood ratio test, Fisher's exact test, McNemar test
4 Computer exercises using SAS (1)
Computation of confidence interval of success probability, tests for independence, interpretation of results
5 Treatment effects
Difference in proportion, ratio of proportion, Odds ratio
6 Computer exercises using SAS (2)
Treatment effects, interpretation of results
7 Analysis of multiple 2 x 2 tables
Definition of confounding and how to adjust the confounding (estimation of common treatment effect), Mantel-Haenszel test, Breslow-Day test
8 Computer exercises using SAS (3)
Estimation of common parameters, interpretation of results
9 Computer exercises using SAS (4)
Mantel-Haenszel test, Breslow-Day test, interpretation of results
10 Analysis for I x J table (1)
Conditional inference (conditional chi-squared statistic), equivalence relationship of null hypotheses, multiple hypergeometric distribution
11 Analysis for I x J table (2)
Generalized Mantel test, Mantel test, Cochran-Armitage test, Wilcoxon test
12 Computer exercises using SAS (5)
Analysis for I x J table, interpretation of results
13 Generalized linear model
14 Computer exercises using SAS (6)
Generalized linear model
15 Q & A
Question-and-answer, and supplementation, deepening and integration of understandings
教職課程
Teacher-training course
実務経験
Practical experience
会社員(製薬企業)医薬品開発
Company employee (Pharmaceutical company) Drug development 
教育用ソフトウェア
Educational software
SAS
備考
Remarks
994G824
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