授業科目の概要
科目名称		数理科学特別講義Ⅸ
講義題目		医学研究における統計的因果推論（講師：田栗 正隆，東京医科大学）
科目ナンバリング・コード		MAT-MAT6809J
担当教員		川野　秀一
更新日付		2023-04-10 16:18:42.115
授業科目区分		専攻教育科目（数理学コース・学際科目） / Specialized Courses
学部カテゴリ		数理学府
使用言語		日本語（J）
対象学部等		数理学府 / Graduate School of Mathematics
対象学年		修士課程 / Master's course
必修選択		選択 / Elective
単位数		1
開講年度		2023
開講学期		前期集中
曜日時限		前期集中 その他 その他
教室
開講地区		伊都地区

授業科目の目的・目標・履修条件について
授業科目の目的（日本語）		医学研究を例として統計的因果推論の基礎を習得し、当該分野における諸手法を理解する。また、データ解析結果を適切に解釈することができるようになる。
授業科目の目的（英語）		The students will learn the basics of statistical causal inference using medical research as an example, and understand various methods in the field. Students will also be able to appropriately interpret the results of data analysis.
キーワード		ランダム化比較研究、観察研究、層別解析、回帰モデル、マッチング、傾向スコア、操作変数法、因果媒介分析
※ 学位プログラムの学修目標 授業科目の到達目標（評価の観点） 主   統計的因果推論の基礎を理解する。本解析手法により解析された結果を適切に解釈することができる。  従
※学修目標と授業科目の結びつきの強さ
カリキュラム・マップ
ルーブリック
授業科目の実施方法について
授業の方法		講義 演習
教授・学習法		一方向性の知識伝達型の教授・学習法
遠隔授業		対面授業の形で実施する
Moodleコース情報		コース設定なし Moodleトップ画面（https://moodle.s.kyushu-u.ac.jp/course/index.php）
使用する教材		教科書・参考書・印刷資料 板書 スライド資料
教材の配布方法		机上配布
テキスト		特に指定しない。
参考書等		・ 調査観察データの統計科学. 星野崇宏 著（岩波書店） ・ 統計的因果推論. 岩崎学 著（朝倉書店） ・ 岩波データサイエンス Vol.3. 岩波データサイエンス刊行委員会 編（岩波書店） ・ Hernán MA, Robins JM. Causal Inference: What If. Chapman & Hall/CRC, 2020. ・ Rosenbaum PR. Observational Studies 2nd ed. Springer, 2002. ・ Pearl J, et al. Causal Inference in Statistics: A Primer. Wiley, 2006.
授業計画		授業計画は予定であり、学びの進捗に合わせて変更することがあります。 1単位あたりの学修時間（45時間）の内訳（目安） （講義・演習の場合）授業内学修15時間、事前・事後学修30時間 （実験、実習および実技の場合）授業内学修30～45時間、事前・事後学修0～15時間
授業のテーマ 授業の内容（90分授業＝2時間） 事前/事後学修の内容 1 因果効果の定義  潜在アウトカムモデルに基づいて、因果効果を定義する。  適宜、講義内で課題を提示する。  2 ランダム化比較試験における因果推論  実験研究である理想的なランダム化比較試験においては、因果効果が推定可能であることを学ぶ。  適宜、講義内で課題を提示する。  3 観察研究における因果推論①  観察研究における因果推論における交絡の問題を説明し、交絡調整のための方法として層別解析、回帰モデル、マッチング、傾向スコア法を扱う。  適宜、講義内で課題を提示する。  4 観察研究における因果推論②  観察研究における因果推論における交絡の問題を説明し、交絡調整のための方法として層別解析、回帰モデル、マッチング、傾向スコア法を扱う。  適宜、講義内で課題を提示する。  5 観察研究における因果推論③  観察研究における因果推論における交絡の問題を説明し、交絡調整のための方法として層別解析、回帰モデル、マッチング、傾向スコア法を扱う。  適宜、講義内で課題を提示する。  6 回帰不連続デザイン  因果推論を行う一手法としての回帰不連続デザインの説明を行い、具体的な適用場面や適用事例を紹介する。  適宜、講義内で課題を提示する。  7 差の差分析  因果推論を行う一手法としての差の差分析の説明を行い、具体的な適用場面や適用事例を紹介する。  適宜、講義内で課題を提示する。  8 操作変数法  因果推論を行う一手法としての操作変数法の説明を行い、具体的な適用場面や適用事例を紹介する。  適宜、講義内で課題を提示する。  9 直接効果・間接効果の推定①  総合的な因果効果を直接効果・間接効果に分解する方法について、適用事例と共に講義する。  適宜、講義内で課題を提示する。  10 直接効果・間接効果の推定②  総合的な因果効果を直接効果・間接効果に分解する方法について、適用事例と共に講義する。  適宜、講義内で課題を提示する。  11 直接効果・間接効果の推定③  総合的な因果効果を直接効果・間接効果に分解する方法について、適用事例と共に講義する。  適宜、講義内で課題を提示する。  12 時間依存性交絡の調整  時間と共に変化していく曝露や治療の因果効果を推定するための仮定や方法について学ぶ。  適宜、講義内で課題を提示する。  13 Balancing weightに基づく因果推論  因果効果の推定法としての傾向スコアの重み付き解析について、近年中も蒸されているbalancing weightに基づく方法を解説する。  適宜、講義内で課題を提示する。  14 まとめ・予備  講義全体の総まとめを行い、理解度を確認する。  適宜、講義内で課題を提示する。  15 まとめ・予備  講義全体の総まとめを行い、理解度を確認する。  適宜、講義内で課題を提示する。
備考		出席状況と課題への取組により総合的に評価する。
授業科目の成績評価の方法について
定期試験		なし。
小テスト		なし。
レポート		出席状況と課題への取組により総合的に評価する。
発表		なし。
授業への貢献度		出席状況と課題への取組により総合的に評価する。
作品		なし。
出席		毎回の講義で確認する。
授業科目に関する学習相談について
担当教員による学習相談		集中講義の時期に随時質問を受け付ける。
合理的配慮について		障害(難病・慢性疾患含む)があり、通常の方法による授業を受けることが困難な場合には、教育目的の本質的な変更など過重な負担を伴わない限り、合理的配慮を受けることができます。合理的配慮とは、教授・学習法の変更、成績評価の方法の変更、授業情報の保障(資料の字幕化、個別の資料配布、録音・撮影の許可)、受講環境の調整などを指します。実際の方法については担当教員と建設的対話を行った上で決定されます。 ＜相談窓口＞ キャンパスライフ・健康支援センター　インクルージョン支援推進室（伊都地区センター１号館１階） （電話：092-802-5859　E-mail：inclusion@chc.kyushu-u.ac.jp）
修学上の合理的配慮の流れに関する部局HP