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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。
社会調査を遂行しておく上で理解しておくべき、調査目的に合った調査企画・設計の方法と、データ蒐集やデータ分析の主要な技法について理解する。基本的な考え方と同時に、現実に遭遇する具体的な問題にどう実際的に対処していくかについても把握する。
This course serves as an advanced course on social surveys. It helps students understand the practical knowledge that should be useful in planning surveys, interviewing, and analyzing survey data.
Google Classroomのクラスコードは工学研究科Webページ
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-g.html
（大学院シラバス・時間割・履修登録）にて確認すること。
不確実性を有するデータから有効に情報を抽出し問題解決に役立てる統計的モデリングは，自然科学，社会科学の様々な分野で広く用いられる。
本講義では，現象の統計的モデリングの基礎理論から始めて，近年の複雑多様な構造を有するデータから効率的に情報を抽出するための柔軟なモデルの設定法, モデルのパラメータの推定法, そして最適なモデルの選択法に着目する。
なお，学部初年級の確率統計の知識を前提とする。
Google Classroom code: pjmzeuj
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/english/academics/master.html (under "Timetable & Course Description")
Statistical modeling is widely used in various fields of natural and social sciences to extract information from data and to solve problems. In this lectures, we will start from the basic theory underlying statistical modeling of phenomena , and then focuses on (1) how to set up flexible models, (2)how to estimate parameters of models, and (3) how to select optimal models in order to efficiently extract information from recent data with complex and diverse structures.
Background knowledge on elementary probability and statistics are required.
本講義では，医療経済学における代表的なトピックスについて，学部レベルの基礎的な内容を速習したのちに，より発展的な大学院レベルの経済モデルを紹介する。
近年の医療経済学はミクロデータを用いた実証研究が中心となっているので，基礎的な因果推論の考え方や各トピックスの研究でよく用いられているミクロ計量経済学の手法についても紹介する。
This class provides the theoretical backgrounds of major topics in health economics at the master level after quickly introducing those of the undergraduate level.
This class also provides basic causal inference and microeconometrics methods used in recent health economics studies.
統計学の基礎を学ぶ。
特に、データ収集・測定の考え方の基本を理解し、代表値や変動の測度の算出、探索的データ解析、クロス集計表など、記述統計学の手法を身につける。
This course serves as an introductory course on elementary statistics for social data analysis, which should be useful for students majoring in humanities and social sciences. It covers various topics in descriptive statistics to help students understand the basics of measurement and data analysis, ranging from central tendency, measures of variation to crosstabulation.
世界中で出生率の低下が進行している中、子育て支援の関連政策はますます重視されている。本講義は世の中で実施されている複数の子育て支援政策に注目し、経済学見地からこれらの政策を評価する方法について学ぶ。
As birth rates continue to decline worldwide, more and more emphasis is being placed on policies related to childcare support. In this lecture, we will focus on several child-rearing support policies implemented worldwide and learn how to evaluate these policies from an economic perspective.
医学研究の計画と解析（医学研究方法論）について、実際の臨床・疫学研究を題材に生物統計学・医学統計学（biostatistics）を基礎から講義する。事前の知識は想定しないので、他講義と内容が若干重なる点は了承されたい。
To learn medical research methodology from a statistical perspective with examples of clinical and epidemiological research. No prior knowledge is required; hence, the contents are somewhat overlapped with other related lecture.