2023年度　実践臨床統計学特論演習II/臨床データ解析学演習　授業評価

開催概要

授業アンケート結果(1)

受講者の声

• Dryで解析する際、再解析となると再入力してかなりの時間と労力が必要となったが、stataによる解析はログで作業の記録やプログラムでコマンドを入力・保存できる機能があるので効率が良いと感じた。
• とても勉強になりました。ありがとうございます。現在、STATATを使用しての研究に随時させていただいているのですが、操作方法を十分に理解できておりませんでした。栗田先生にとても丁寧にご教示いただき、STATAを効率的に適切に使用できるよう学びたいとの意欲が生まれました。第１回目は基本操作でしたが、今後もご講義も学びを深めSTATAを使用し調査に活かしていきたいと思います。
• データ整理がとてもしやすく、分析もさくさく行える。講義もステップバイステップで非常に覚えやすいです。
• 講義と並行して実際にデータセットを触りながら学習できるため、理解しやすい。
• パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の語源と使い分けが解説され、これまで理解できていなかったところが理解できた（ように感じられた）ため。
• カテゴリ変数を用いた統計解析を独学で試したことがあったか上手くいかなかった経験があり、今回の講義を通して、解析の仕方と結果の解釈の仕方を理解することができた。
• オッズ比、95%信頼区間など、文献で頻出する統計量の計算方法を学ぶことができた。
• 統計の実践的な演習であるため。今回も楽しく学ばせて頂きました。
• まずは散布図で視覚的に確認することの重要性を学んだ
• 回帰直線の作成の仕方や散布図の確認方法その見方を学ぶことができ、今後の研究を進める上で非常に有用であると感じたため。データ分析をする上で非常に便利な方法を学ぶことができた。
• 実践形式で非常にわかりやすかった。regressコマンド実行の前にscatter plotを作成し目視で相関関係のあたりをつける重要さを学んだ。自分の研究でもおそらく使うであろう考え方・コマンドを学べてよかった。
• betaを用いた標準回帰係数については、よく上級医に求めたのか?と聞かれるため今回重要性がわかりました。
• 各因子のどの因子が関係性が強いのかということが理解できました。後半の残差の話は少し難しかったです。
• 重回帰分析の交絡因子の調整の仕方や結果の解釈の仕方がかなり分かりやすく今後の研究を進める上で有用な情報だった。また残差の均一性の評価の仕方や解釈の説明も非常に分かりやすくためになった。
• 丁寧に解説いただき、かつ時間をかけじっくりソフトと頭を使って進めることで、これまで理解できなかった部分について理解が進んだと感じられたため。
• 回帰分析、交絡因子の調整に関する知識は臨床研究において必須の知識だと思うので、順を追って実際の手法を行いながら学べたため有用であったと感じた。
• Roc曲線、ロジスティック回帰分析など実施した経験がなく、実際に操作しながら学ぶことができたため。
• 自身が以前から気になって文献で調べていたことがこの短時間の講義に要約されており、時間対学習効果が非常に高い講義だと感じたため。
• カプランマイヤー曲線やCOX回帰モデルについて、ソフトを用いて理解を深めることができたため。

授業アンケート結果(2)