概要

■前提知識
とにかく興味さえあれば一切の予備知識は問いません。たとえば、はじめて統計学に触れるという方でもフォローします。難しそうな用語も説明させて頂きます。そのような知識ゼロから学ぶのみならず、統計処理における悪い習慣や誤った知識が染みついている人もかなり多いので、苦手意識や間違った認識を持っている『知識マイナス』の方にも正しく、楽しい統計を知ってもらえる講座です。
事例満載、日常に直結した話題と笑いの連発で、まず退屈することはありません。確かに数式は避けて通ることは出来ませんが、多用しません。同じやるなら楽しく学びましょう！普段着でどうぞ！
　
※開催前に『統計のイメージ』、『統計の本を読んで挫折したポイント』、『講座への要望』等、事前アンケートを致します。そちらを参考に講座を進行致します。

■講座のポイント
医学・生物統計をはじめとして、統計学は「難しい」と思われがちですが、決してそうではありません。本講座では、まずは統計学を難しく見せているものの正体を明らかにします。生物統計学を業務とするために、統計ソフトウェアを用いるために必要最低限の知識や考え方を、思いっきり笑いながら多くの実例を通じて学びましょう。統計的検定より大切なモノ･･･理解できます！そして･･･必ず次につながります！

こんな方におすすめ

• ・笑いながら統計学を学びたい人（must）
• ・p<0.05で「差がある」と言っている人（must）
• ・過去の講師の自己満足・知識のひけらかし講義にウンザリしている人
• ・サンプル数は多ければ多いと思っている人（must）
• ・統計ソフトウェアを訳が分からずに用いている人
• ・統計的さえすれば科学的であると思っている人
• ・眠くなりたくない人
• ・自分は「究極の初心者」だと思っている人=『初心者向け』の本で理解できない人
• ・過去に上記のような講義で、大事なカネと時間を失ったことがある人
• ・数字に騙されたくない人・数字で騙したくない人
• ・文科系出身であることを統計学が出来ない言い訳にしている人

プログラム

1. 統計学のあれこれ
   　1-1.統計学とは何か
   　　・統計学の簡単な歴史
   　　・統計学で何が出来るのか
   　　・統計学を知っていることで何が得られるのか
   　　・統計学を知らないとどうなるのか
   　1-2.統計学を「難しく見せるもの」の存在
   　　・言われるほど難しいのか
   　　・どの程度のことを理解する必要があるのか
   　　・何が難しく見せているのか
   　1-3.統計学の存在感
   　　・こんなに乖離している「学校と社会」
   　　・入試というフィルター
   　　・今さら大事って言われても…？
   　1-4.統計学を用いる業務
   　　・文系には必要ないものか
   　　・統計学を用いている分野の数々
   　1-5.統計学にまつわる用語
   　　（難しく考える必要は無い。ただの言葉遊び）
2. 統計学の基礎
   　2-1.統計学の作法
   　　・統計学の種類
   　　・統計学に必要な知識
   　　・気をつけるべきこと
   　2-2.データ解析の基礎
   　　・データとは
   　　・基本統計量
   　　・各種データのとりまとめ方
3. 生物統計学の基礎（それはデザインの重要性！）
   　3-1.生物統計学とは
   　　・医学における研究の種類
   　3-2.大切なデザイン
   　　・こんなにある…おかしな研究（？）
   　　・ランダム化の意味とは？
   　　・無作為の意味とは？
   　　・GIGOの示すもの
   　　・大切なのは検定ではない！
   　　・Evidence Levelに関する四方山話
   　3-3.バイアスとは
   　　・数字に騙される・数字で騙す
   　　・交絡因子の正体
   　　・見えるバイアスと見えないバイアス
   　3-4.研究デザインを斬る…論文の見方
   　　・IMRADとは？
   　　・デザインの見方
   　　・結果の見方
4. 推定と検定
   　4-1.医学データの解析
   　　・検定・推定の考え方
   　　・データに見合った解析方法
   　　・統計的誤用の数々
   　4-2.2群データの解析
   　　・ｔ検定
   　　・Mann-WhitneyのU検定
   　4-3.多群データの解析
   　　・分散分析
   　　・Kruskal Wallisの検定
   　　・一元配置、二元配置
   　　・検定の多重性
   　4-4.回帰と相関
   　　・相関の考え方
   　　・相関係数
   　　・回帰分析の考え方
   　　・重回帰分析　
   　　・ロジスティック回帰
   　4-5.エンドポイントの意味
   　　・生存時間解析（医学統計の難所と言われるが…真相は？）
   　　・生存時間の基礎
   　　・生存時間曲線
   　　・ハザードモデル
5. 症例数の設計
   　　・症例数設計の基礎
   　　・評価項目とは
   　　・具体的な設計方法

受講されることで得られる効果

• ・統計的検定やp値よりも重要なもの
• ・論文の読み方
• ・初心者向けの統計学の書籍を読めるだけの知識
• ・数字を疑う気持ち
  

講師