基礎統計編を受講される方へ
Windowsノートパソコンをご用意下さい。
1. 本講座は、過去に統計学を履修され、統計処理をある程度実際に行った経験をお持ちの方の再入門を目的としております。
なお2日目午前の後半は、統計に必要なデータ数の設定や、割り付け方法など、動物実験や臨床試験等の研究デザインに関与される方を主な対象と しています。
2. 講義は、講師によるテキスト「カラーイメージで学ぶ統計学の基礎（第２版）」【定価￥3,600-】（2011年、日本教育研究センター編、フルカラー243P, カラー図200点）を利用します。演習問題と追加資料集、および標本抽出実習の教材は当日配布します。テキスト代は、受講料に含まれています。
3. 演習やシミュレーションのため、StatFlexの講習会バージョン（下記）を利用しますので、ご自身のノートパソコンを持参してください。利用に必要な電源を確保しています。また、コンピュータに不慣れな方のために、3人の講師と2人のアシスタントが常時そばにいてその操作をサポートします。なお、データはエクセル形式で配布しますので、それを利用できるソフトウエア（Officeなど）が必要です。
4. 講義内容の理解が不十分であったとお考えの方には、受講料を全額お返しします。
基礎統計編の到達目標
集中講座により、次の事項の理解・体得を目指しています。
1. 標本計測値の分布と標本統計量（要約値）の分布の相違点
2. 主な統計量（平均値・比率など）に対する95%信頼区間の計算法
3. 主要な検定法の数理と使い方の実際
4. 検定法の特性から見た使い分けについての考え方
5. ノンパラメトリック（データの分布に依存しない）検定法が優先される理由
6. 有意差検定の背景にある、５つの理論分布（正規、t、F、χ2、2項分布）
の意味と相互関連
7. 有意確率Pの意味が標本データ数で変化する理由と対応
8. 多重検定に対する有意確率Pの補正法とその是非
9. 研究デザインにおけるデータ数設定の仕組み（αエラーとβエラーの区別）
10. 対象のランダム割り付け法
●講座内容
1月7日（土）基礎統計編
10:00〜11:00
- １）統計学を理解するための基本事項
- a) 統計学の２つの機能とは
- b) 標本抽出の考え方（母集団と標本の関係）
- c) 標本の分布型の読み方と統計量の算出法
- d) 正規分布の性質と使い方…正規分布となる場合・ならない場合
11:10〜12:40
- ２）有意差検定の共通原理と母平均の検定
- a) 統計学的仮説検定（有意差検定）の共通原理と有意確率Pの意味
- b) 母集団既知の場合の、標本平均の検定法
- 標本抽出シミュレーションで学ぶ、標本平均の振る舞いと標準誤差の意味
- ３）関連２群の差の検定とｔ分布
- paired t検定の理論と使い方、シミュレーションで学ぶt統計量の特性と必要理由
- ４）独立2群の差の検定法（t検定、F検定とMann-Whitney U検定）
- ２標本抽出シミュレーションで学ぶ、ｔ、F、U統計量の意味と３検定法の理論的背景
13:30～16:00
- ４）独立2群の差の検定法（t検定、F検定とMann-Whitney U検定）
- ２標本抽出シミュレーションで学ぶ、ｔ、F、U統計量の意味と３検定法の理論的背景
16:15～18:30
- ５）2項検定とχ2検定（母比率の検定と標本比率の差の検定）
- 母比率と試行回数で決まる2項分布の意味を、シミュレーション機能により体感観察度数（比率）の極端さを有意確率で表す意味を学習。
- 正規分布とχ2分布の関係から、２×２分割表の検定（比率の差の検定）原理を理解。
1月8日（日）基礎統計編（第2日目）
9:30〜10:50
- ７）独立多群の差の検定
- ・一元配置分散分析とKruskal-Wallis検定
- ・多重比較法と全2群間検定
- “検定の多重性”に対する考え方と確率補正の実際
11:00〜12:20
- ８）臨床試験（実験的研究）における検定に必要なデータ数の求め方
- 第一種過誤(エラー)と第二種過誤(βエラー)の解釈
- ９）対象個体の乱数割り付け
- ブロック化乱数によるデータ数不均等や偏りの制御法
- 10）基礎統計利用上の注意点（データ数と有意差検定結果の解釈）
- 11）質疑応答
