Statistics of Healthcare ｜ Syllabus data

Course Title

Statistics of Healthcare

Course Title in English

Statistics of Healthcare

Course Type

-

看護学関連教養科目・選択

Eligible Students

Graduate School of Nursing Art and Science

Target Grade

1Year

Course Numbering Code

ANNMN5MCA7

Credits

2.00Credits

The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.

Type of Class

講義・演習 (Lecture/Seminar)

Eligible Year/Semester

Fall semester 2026

(Spring semester)

Instructor

林　知里

Affiliation

地域ケア開発研究所

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

3／10／17

Office Hours and Location

水曜日午後

Contact

chisato_hayashi@cnas.u-hyogo.ac.jp

Corresponding Diploma Policy

A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.

Corresponding Undergraduate School DP

ー

Corresponding Graduate School DP

2◎／3〇／4〇

Corresponding University-Wide DP

N/a

Academic Goals of Teacher Training Course

ー

Course Objectives and Learning Outcome

看護学研究科の大学院生が保健統計学を学ぶ上で重要な視点は、
統計学、疫学の知識から臨床/疫学研究のデザインをイメージできることである。
本講義では、統計学、疫学の基礎と応用、
臨床/疫学研究のデザインを構築する能力を高めることを目的とする。
【到達目標】
１）統計学、疫学の基礎知識を修得し、説明できること
２）統計を用いた研究デザインを理解し、論文の結果を正しく読み取れること
３）統計を用いた研究デザインを構築する能力を修得し、表現できること　

Subtitle and Keywords of the Class

Course Overview and Schedule

本講義では、最初に統計学、疫学の基礎を確認し、次いで、様々な臨床/疫学研究方法論を紹介する。
最後に、受講者それぞれが関心のある臨床/疫学方法論を深める。

【授業計画】
１．本講義の目標および概要の説明
２．データの型と分布、データの要約
３．確率・確率分布
４．推定
５．検定
６．相関と回帰
７．臨床/疫学研究計画法
８．分散分析と多重比較
９．多変量解析
10．疫学概論
11．観察研究
12．介入研究
13．臨床/疫学研究のデザイン①
14．臨床/疫学研究のデザイン②
15．臨床/疫学研究のデザイン③

In-person/Remote Classification

In-person

Implementation Method and Remote Credit Limit Application

【遠隔授業について】
面接授業を原則とする。学生の要望に応じて、
ハイフレックス型授業あるいはライブ配信型授業の遠隔授業の取り入れを検討する。
初回の授業で学生の希望を聞き、その後の進め方および詳細を決定する。
自宅等で遠隔授業を受講する場合は、通信環境(PC等のデバイスやWi-Fi環境）が必要となる。

Uses of Generative AI

Limited permission for use

Precautions for using Generative AI

【生成AIの利用について】
生成ＡＩの利用にあたっては『本学の教育における生成ＡＩの取扱いについて（学生向け）』の記載内容について留意すること。
生成ＡＩの出力した内容について、必ず事実関係の確認および出典・参考文献を確認し、明記すること。
生成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ならない。
出力結果がそのままレポートに用いられていることが判明した場合は、単位を認定しない、または単位を取り消すことがある。

Textbook

生物統計・疫学・臨床研究デザインテキストブック：メディカル・パブリケーションズ

References

適宜指示する。

Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)

【予習】テキストの該当箇所を事前に読み込む（15時間）。適宜指示する課題の準備（５時間）。
【復習】講義内容の理解を定着させるために講義資料等を読み直し（15時間）

Contents of Active Learning

研究デザインに関するディスカッションを予定（３回）

Grading Criteria and Methods

【成績評価の基準】
講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に基づき、S（90点以上）、A（80点以上）、B（70点以上）、C（60点以上）による成績評価の上、単位を付与する。
【成績評価の方法】
最終成果物（パワーポイント資料等）（60％）、レポート（30％）、受講態度（10％）を含めて総合的に評価する。

How to Disclose Assignments and Exam Results

レポートは、コメントをつけて返却をする。

Precautions and Requirements for Course Registration

PCを使用することがある。最初の授業で説明する。
原則、対面での講義を予定。状況により、オンライン講義とする場合がある。その際には、ユニバーサルパスポートで通知する。

Practical Education

該当しない。

Remarks

In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.