講師の著書付き！後学にも活かしていただけます！
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講義に使用するテキストは開催までに発送いたしますので、ご受講には問題ございません。予めご了承ください。
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１．統計の基礎
1）データの種類（カテゴリー）からその解析方法を導きます。
2）母集団と標本の関係から抽出する数を考えます。
3）代表値とばらつき
２．分布に関する知識
1）正規分布、ｔ分布：代表的な分布の性質を確認します。
2）正規化の手段
３．相関と関連の指標
1）３つの相関係数についてふれていきます
（ピアソン積率相関係数、スペアマン順位相関係数、ケンドール順位相関係数）
2）関連の指標
（相関比、クラメールの関連指数、ファイ係数φ(四分点相関係数）、カッパ係数）
４．回帰分析と残差分析の特徴と限界
1）単回帰式（直線回帰）
2）曲線回帰（ｎ次回帰）
3）重回帰式、主成分回帰
4）線形関係(Deming・丹後・標準主軸・臼井）、Passing and Bablok回帰
5)残差分析、ブランド-アルトマン分析
6)ロジスティック回帰
５．検定と推定・信頼区間（点推定と区間推定）
1）検定(平均値・分散・比率・相関係数・回帰係数）
2）推定・信頼区間(平均値・分散・比率・相関係数・回帰係数）
６．分散分析と多群比較の利用方法
1）一元配置分散分析の原理
2）二元配置分散分析の原理
3）多群比較の種類と用い方
７．定量検査の精密さと正確さの評価法
８．分散分析を利用した評価法
９．分割表の解析
1）独立性の検定、適合度の検定、マクネマー検定
10．ＲＯＣ分析と診断能の評価への利用
1）２×２分析における感度、特異度、適中度
オッズ比、尤度比、AUC(曲面下の面積)について
2）ROC分析を利用した応用（診断能の確認とカットオフ値の推定）
3）ROC分析での比較（AUCの差）
11．その他
メタ解析、多変量解析など