Epidemiolog and Statistics

Course Title

Course Title in English

Epidemiolog and Statistics

Course Type

-

関連教養科目

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

Instructor

髙見美樹

Affiliation

看護学研究科

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

4

Office Hours and Location

随時、教員の研究室（事前にメールでアポイントメントをとること）

Contact

takami●ai.u-hyogo.ac.jp
●は“@”に変換

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◎

Corresponding University-Wide DP

N/a

Academic Goals of Teacher Training Course

ー

Course Objectives and Learning Outcome

【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

Subtitle and Keywords of the Class

キーワード：疫学調査、統計学的手法

Course Overview and Schedule

【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：7〜14回使用予定
※当該授業科目は面接授業とするが、講義部分に関しては遠隔授業も取り入れる

In-person/Remote Classification

Hybrid (In-person)

Implementation Method and Remote Credit Limit Application

＜対面・遠隔の別＞
ハイブリッド（対面）
＜実施方法及び遠隔上限適用対象の別＞
ハイブリッド（対面）
・遠隔授業単位上限の適用を受けない
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）が必要になります。

Uses of Generative AI

Limited permission for use

Precautions for using Generative AI

※この授業においては、以下の範囲において、生成ＡＩの利用を許可し、これ以外の範囲での利用は禁止する。生成ＡＩの利用については担当教員の指示に従うこと。教員が認める範囲を超えて生成ＡＩを利用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。生成ＡＩの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。また、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。
＜利用可の範囲＞
事前・事後学習におけるExcelの操作方法や事例検索、翻訳等に補助的に生成ＡＩを使用してもよい。
※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。

Textbook

南江堂『はじめて学ぶやさしい疫学』日本疫学会

References

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

【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（15h）
【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（15h）

Contents of Active Learning

ワークやディスカッションを取り入れる

Grading Criteria and Methods

【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SからCによる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%）を含めて総合的に評価する。

How to Disclose Assignments and Exam Results

課題レポートについてコメントを返す。

Precautions and Requirements for Course Registration

第7〜14回はノートパソコンを使用予定。学生アカウントでGoogleworkspaceにログインできるパソコンを準備すること。

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.

Syllabus data