入門AI基礎

p値、ちゃんと読めてる？

論文の統計で止まらないために――検定・回帰・生存分析の勘所を一気に。

8レッスン約136分

カリキュラム

統計学の基本概念、記述統計と推測統計の違い、データの種類、基本統計量、分布について学びます

推測統計の基本概念、仮説検定の手順、p値の正しい解釈、第一種・第二種の過誤について学びます

信頼区間の意味と解釈、効果量の種類と臨床的意義、p値だけに頼らない結果の評価方法を学びます

相関係数の解釈、相関と因果の区別、単回帰・重回帰分析の基礎、決定係数の評価方法を学びます

診断テストの評価指標（感度・特異度）、混同行列、ROC曲線とAUC、医療AIモデルの性能評価を学びます

生存分析の概念、打ち切りデータの扱い、カプラン・マイヤー法、ログランク検定、Cox比例ハザードモデルを学びます

メタアナリシスの概念、システマティックレビューとの関係、効果量の統合方法、異質性の評価、フォレストプロットの読み方を学びます

研究デザインと統計の関係、統計手法の選択フローチャート、結果の解釈における注意点、よくある誤解を学びます

先にこれらのコースを受講することを推奨します

記述統計/推測統計/医療統計