【シラバス基本情報】

【授業目標】

　本授業は、「健康情報科学とは何か」について理解する力の習得をねらいとする。そのために「研究」とは何か、研究方法を理解し、研究計画法を学ぶ。その「研究」から得られたデータをどのように処理し、客観的事実を明確にするかを理解する。それらをどのように図表等に表し、相手に理解してもらうか方法論を学習する。また、どのような場合にどのような統計的処理が必要かを学習し、その処理を具体的にPCを用いて実現させる方法を学習する。

【到達目標】

　上記の専門用語に関して、正しく説明でき、それらの関連づけも自分で説明出来るようになることを目標にする。

【授業計画】

　健康情報科学とはどのようなものかをまず理解してもらい、研究方法（研究計画の立て方・文献検索等の方法等）を理解し、PCを如何に道具として使用するかを説明する。そして、データ処理方法及び、統計的処理方法を説明する。

週	内容
1	自己紹介・授業概要紹介、「健康情報科学」とは何かを理解してもらう。統計処理能力の確認等。
2	研究・発表の方法及び、先行研究調査方法等を理解する。
3	仮想研究テーマを決め、実際に文献検索等を、インターネットを活用して情報収集方法を学習する。
4	先行研究の吟味・研究計画の立て方等を、ディスカッションを行いながら各自学習する。
5	アンケートの作成方法・データ収集方法の数学的方法論を説明する。
6	データの集め方を学習し、それを電子化し、データ処理方法を学習する。
7	「データベース」を理解し、その構築方法を実際に行う｡表計算とデータベースの違いも理解する｡
8	整理したデータを見やすく処理する方法を、PCを用いて、実際に行う。
9	どのような時に統計処理が必要か？そして、統計処理の基本概念を説明する。
10	統計処理の概念を理解しつつ、データに基づき差の検定を行う。
11	統計学・推計学・実験計画等の概論を説明する。
12	様々な統計処理方法を説明する1（ｔ検定・ノンパラメトリック検定・分散分析・多変量解析等）
13	様々な統計処理方法を説明する2（ｔ検定・ノンパラメトリック検定・分散分析・多変量解析等）
14	発表等で説得力のあるプレゼンテーション方法を説明し、理解・実践できるようにする。
15	仕上げとして、各自の課題発表を行う。

【履修上の注意（含予習・復習）等】

　メールを活用し、データその他のやり取りを行う。授業の不足分等をeラーニングで補充する予定である。研究計画や統計を学ぶが、統計の苦手な人でも歓迎する。ただし、授業マナーは厳しく指導する。この講義は、後期に準備されている「健康情報科学演習」と対になっているので、両方を必ず履修すること。

【成績評価の方法と評価割合（％）】

　ディスカッションの内容30％･課題等の評価20％･試験50％で評価する。

【テキスト・参考文献】（テキスト◎、参考文献（推薦）○）

　適宜、資料を配付する。