前期集中 その他 その他. 単位数/Credit(s): 2. 対象学科・専攻/Departments: 情報基礎科学専攻、システム情報科学専攻. 学期/Term: 前期集中. 履修年度: 2024. 使用言語: 日本語/英語 Japanese/English.
2024
医学研究における統計的因果推論
Statistical causal inference in medical research
人を対象とした医学研究の大きな目的として、治療法や喫煙などの曝露の健康影響を適切に評価することが挙げられる。統計的因果推論はこのような原因-結果間の因果関係を把握するための考え方やデータ解析手法を提供する分野である。本講義では、医学研究における因果推論の基礎的事項から近年の発展までを講義し、因果効果の推定のために必要な考え方や方法論について理解することを目的とする。また、この分野の教科書や論文を読むための基礎能力を身に着けることも目指す。具体的には、ランダム化比較研究、観察研究、層別解析、回帰モデル、マッチング、標準化、傾向スコア、操作変数法、因果媒介分析、交互作用の検討、感度解析など諸手法の特徴と限界点について解説を行う。
A main objective of medical research on human subjects is to properly assess the health effects of treatments and exposures such as smoking. Statistical causal inference is a field that provides concepts and data analysis methods for understanding such cause-effect relationships. This lecture will cover the fundamentals and recent developments of causal inference in medical research, and aims to provide students with an understanding of the concepts and methodologies necessary for estimating causal effects.
医学研究を例として統計的因果推論の基礎を習得し、当該分野における諸手法を理解する。また、データ解析結果を適切に解釈することができるようになる。
The students will learn the basics of statistical causal inference using medical research as an example, and understand various methods in the field. Students will also be able to appropriately interpret the results of data analysis.
以下の内容を扱う予定である。適宜、講義中に理解度を確認するための演習時間をとる。
第1回：因果効果の定義
第2回：ランダム化比較試験における因果推論
第3回：観察研究における因果推論①
第4回：観察研究における因果推論②
第5回：観察研究における因果推論③
第6回：回帰不連続デザイン
第7回：差の差分析
第8回：操作変数法
第9回：直接効果・間接効果の推定①
第10回：直接効果・間接効果の推定②
第11回：直接効果・間接効果の推定③
第12回：時間依存性交絡の調整
第13回：Balancing weightに基づく因果推論
第14回～第15回：まとめ・予備
Session 1: Defining causal effects
Session 2: Causal inference in randomized controlled trials
Session 3: Causal inference in observational studies (1)
Session 4: Causal inference in observational studies (2)
Session 5: Causal inference in observational studies (3)
Session 6: Regression discontinuity designs
Session 7: Difference-in-differences analysis
Session 8: Instrumental variable methods
Session 9: Estimating direct and indirect effects (1)
Session 10: Estimation of direct and indirect effects (2)
Session 11: Estimation of direct and indirect effects (3)
Session 12: Adjustment for time-dependent confounding
Session 13: Causal inference based on balancing weights
Sessions 14-15: Summary and discussion
出席状況と課題への取組により総合的に評価する。