教員名 : 髙見 美樹
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授業科目名
疫学統計
(英語名)
Epidemiolog and Statistics
科目区分
ー
関連教養科目
対象学生
看護学研究科
学年
1年
ナンバリングコード
ANNMN5MCA7
単位数
2.00単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の?から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義・演習 (Lecture/Seminar)
開講時期
2024年度後期
担当教員
髙見 美樹
所属
看護学研究科 授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標4
オフィスアワー・場所
講義終了後 に教室にて
連絡先
takami●ai.u-hyogo.ac.jp
●は“@”に変換 対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
ー
研究科DP
2◎/3〇
全学DP
ー
教職課程の学修目標
ー
講義目的・到達目標
【講義目的】
本科目では、基本的な疫学の手法として、集団とその集団を構成する人々の健康に関する事象に関し、そのアプローチの方法、評価について予防医学の面から理解し、健康の保持増進、疾病予防に活かすための方策を学ぶこと 【到達目標】 疫学調査および衛生統計学的手法を用いて、健康と自然的、社会的環境との因果関係を明らかにする方法を理解し、基礎的な分析ができるようになること 授業のサブタイトル・キーワード
キーワード:疫学調査、統計学的手法
講義内容・授業計画
【授業計画】
1. 疫学とは、疫学的な考え方 2. 疫学で用いられる指標 3. 疫学の研究方法Ⅰ(調査対象の選択、記述疫学) 4. 疫学の研究方法Ⅱ(分析疫学、介入研究) 5. バイアスと交絡、因果関係 6. 疫学研究と倫理 7. 〜10. 疫学で用いられる統計学的方法とその解釈(演習含む) 11. 〜14. 簡単なデータを用いたExcelでの統計解析(演習含む) 15. まとめ ※パソコンの利用:11〜14回使用予定 この科目においては⽣成系AI の利⽤を予定していない。 事前・事後学習に当たり補助的に⽣成系AI を利⽤する場合は、事実関係の確認や出典・参考⽂献を確認すること。 ⽣成系AI による出⼒結果をそのまま課題レポートとして提出してはいけない。⽣成系AI による出⼒をそのまま提出したことが判明した場合は単位を認定しない、⼜は認定を取り消すことがある。 教科書
南江堂『はじめて学ぶやさしい疫学』日本疫学会
参考文献
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【予習】講義内容に関連するテキスト部分の事前の読み込み(7h)
【復習】講義内容の理解を深めるためのテキストの読み直し、課題レポートの作成(10h) アクティブ・ラーニングの内容
ワークやディスカッションを取り入れる
成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】講義・演習内容について理解を深め、基礎的な分析ができるものに、到達度に基づいて成績評価のうえ、単位を付与する。
【成績評価の方法】課題レポート(70%)で理解度を評価し、発言内容・参加度(30%)を加えて総合的に判断し、SからCで評価する。 課題・試験結果の開示方法
課題レポートについてコメントを返す。
履修上の注意・履修要件
実践的教育
該当しない
備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。
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