Keio University Syllabus and Timetable

INTRODUCTORY BIOSTATISTICS 2【学期後半】

Lecturer(s)SUGIYAMA, DAISUKE
Credit(s)2
Academic Year/Semester2024 Spring (2nd Half)
Day/PeriodFri.3,4
CampusSFC
Class FormatFace-to-face classes (conducted mainly in-person)
Registration Number31399
Faculty/Graduate School[MASTER'S] HEALTH MANAGEMENT
Department/MajorNURSING
Year Level1
FieldANALYTIC METHODOLOGY MODULE
Other【注意】講義の日程・詳細は変更になる可能性があるため、開講学期前に必ず最新版のシラバスを確認すること。 特に日程に関してはシラバス作成時点では仮の日程である事に注意されたし。

授業実施方法:対面中心・ハイブリッド対応予定。
授業支援システム:K-LMSを使用
Grade TypeThis item will appear when you log in (Keio ID required).
Course DescriptionIn succession of Introductory Biostatistics 1, the aim of this course is to understand the fundamental of biostatistics and learn the basic skill of statistical analysis, which are essential to deal with quantitative data of health and medical science.
K-Number GHM-NU-67103-211-58
Course AdministratorFaculty/Graduate SchoolGHMHEALTH MANAGEMENT
Department/MajorNUNURSING
Main Course NumberLevel6Master's level coursework
Major Classification7Master's Program
Minor Classification10Analytical Methodologies Courses - Analytical Methodologies Courses
Subject Type3Elective subject
Supplemental Course InformationClass Classification2Lecture
Class Format1Face-to-face classes (conducted mainly in-person)
Language of Instruction1Japanese
Academic Discipline58Society medicine, nursing, and related fields

General Objectives of the Course

This is a course of intermediate biostatistics, which will be offered for students who have completed “Introductory Biostatistics” 1 to conduct surveys by performing data analyses by themselves. They will learn how to use multivariate model and multivariate data, which are frequently used in medical researches, as well as linear mixed model basically in an omnibus style where one topic is covered in 2 units. The first unit will be a lecture, and the second will be a training session using an actual statistical analysis software.

Faculty Member/Instructor’s Messages to Students

This item will appear when you log in (Keio ID required).

Active Learning MethodsDescription

This item will appear when you log in (Keio ID required).

Preparatory Study

This item will appear when you log in (Keio ID required).

Office Hours

This item will appear when you log in (Keio ID required).

Textbooks

It isn't designated in particular as a textbook.

Reference Books

Tango T.(2013). Igaku heno Toukeigaku (in Japanese). Asakura Shoten. ISBN:9784254128321
Tango T.(2016). Meta-analysis nyuumon, (in Japanese).Asakura Shoten. ISBN:9784254127607
Kifune Y,et al.(1999). Practical statistics in Medical Research.(in Japanese). Scientist sya.ISBN:9784914903688
Fujino Y,et al.(2013).Hokeniryoujyuujisya no tameno multilevel bunseki katsuyou navi. (in Japanese).Shindan to chiryou sya. ISBN:9784787820532

Academic Assessment Method and Criteria

This item will appear when you log in (Keio ID required).

Course Style

演習を交えながら講義内容のより実践的な習得を目指す。

Remarks

○対面時の使用教室のキャパシティの関係で、単位履修を行わない対面での聴講は不可とする。
○関連の深い基礎疫学を合わせて履修する事を必須とする。本講義のみの履修は原則認めない。ただし、基礎疫学相当の疫学に関する知識を有すると認められる場合は除く。
○基礎生物統計学Iの修了もしくはこれらに相当する知識を有する事を前提とした講義であるため、前提知識がない場合は受講を許可しない。
○何らかの統計ソフト(R、JMP、SPSS、SASなど)の基本的動作について習得していることが必須である。
〇統計ソフトRのインストールや基本的な使い方、基礎生物統計学I(とIIの一部)で取り扱う内容に対応したオンデマンド教材については次のBox内の資料・動画を参照する事。
なお、これらの資料は特に予告なくアップデートされることがある点は留意されたし。

<統計ソフトRの使い方>
https://keio.box.com/s/m2wvzww647azqp5lpxlfi8mtk7lrw3vo

<生物統計学のエッセンス>
https://keio.box.com/s/o0ra7h3psoxx5fdlyy5wd7ukx9fh4yjc
○受講の際は上記の統計ソフトが動作するパソコンを持参する事。

Course Plan / Contents

This item will appear when you log in (Keio ID required).