毎週水曜日 18:00～19:30 若干の時間の延長あり Every Wednesday 18:00:19:30 with some extension of time. 単位数/Credit(s): 2. 授業代表教員/Director: 山口 拓洋. 開講期間/Term of Classes: 令和6年10月2日（水）～令和7年1月22日（水） Oct. 2 – Jan. 22. 履修年度: 2024. 科目ナンバリング/Course Numbering: -J. 使用言語/Language Used in Course: 日本語.
TR特論Ⅳ
TR特論Ⅳ
Translational Research 4
教授 山口拓洋、非常勤講師 髙橋史朗、他 医学統計学分野/臨床試験データセンター教員
Prof. YAMAGUCHI, Takuhiro, Visiting Prof. TAKAHASHI, Fumiaki, other faculty members in Biostatistics
原則、対面による授業を行う。
詳細な日時・教室はGoogleClassroomを確認すること。
GoogleClassroomクラスコード： fnunmtd
In principle, classes will be held face-to-face.
Please check GoogleClassroom for detailed dates, times, and classrooms.
GoogleClassroom class code： fnunmtd
臨床・疫学研究で頻用される統計解析手法について講義するとともに、統計解析ソフトウェアJMP（予定）を用いた実習を行う。
To learn analysis of data in clinical and epidemiological research and how to use statistical analysis software JMP.
医学データの解析方法の基本的な概念を習得するとともに、統計解析パッケージJMPが使用可能となる。
To understand basic concept of medical data analysis and how to use JMP.
この授業は、各自が持参したノートパソコン（推奨基準はGoogleClassroomを参照）を使用して授業を行う。なお、事前に学内無線LAN（Eduroam）※の接続設定を完了しておくこと。
※ https://www.tains.tohoku.ac.jp/contents/wireless/eduroam.html
This class will be taught using a laptop computer brought by each student (see GoogleClassroom for recommended standards). Students are required to set up a connection to the campus wireless LAN (Eduroam)* in advance.
*Eduroam https://www.tains.tohoku.ac.jp/contents/wireless/eduroam.html
Each class consists of lectures and exercises.
第1回(10/02) JMP入門 Introduction to JMP
第2回(10/09) 実験計画法と分散分析(1) Design and analysis of experiments
第3回(10/16) 実験計画法と分散分析(2) Analysis of variance
第4回(10/23) 回帰分析、一般線型モデル General linear model
第5回(10/30) カテゴリカルデータ解析(1) Categorical data analysis (1)
第6回(11/06) カテゴリカルデータ解析(2) Categorical data analysis (2)
第7回(11/13) カテゴリカルデータ解析(3) Categorical data analysis (3)
第8回(11/20) 生存時間データ解析(1) Survival data analysis (1)
第9回(11/27) 生存時間データ解析(2) Survival data analysis (2)
第10回(12/04) 生存時間データ解析(3) Survival data analysis (3)
第11回(12/11) 多変量解析(1) Multivariate analysis (1)
第12回(12/18) 多変量解析(2) Multivariate analysis (2)
第13回(01/08) 交絡の調整解析 (1) Adjusting for Confounding in the Analysis (1)
第14回(01/15) 交絡の調整解析 (2) Adjusting for Confounding in the Analysis (2)
第15回(01/22) 相関のあるデータの解析 Analysis of correlated data
出席状況（授業中の課題提出含む、3割）、レポート（毎回3割、最終4割）により評価する。
Attendance 30% (including submission of in-class assignments) and Report submission (30% for each class, 40% after all classes).
授業内容を踏まえて、JMPを独習することが望ましい。
Based on the content of the lesson, it is desirable that you learn JMP by yourself.
配付資料を使用、参考書は逐次指定する。都合により日程変更となる場合もある。
レポート提出方法についてはグループウエアにて確認すること。
Text and reference: References are handed out at every class. The schedule may be changed.
Please note that lectures may be held online instead of face-to-face depending on the situation.
Be sure to check how to make and submit a report on Groupware.