同大の統計学者ドナルド・ルービンが開発した「ルービンの因果推論モデル（Rubin's causal model）」 9，10） と，公衆衛生大学院の疫学者ジェイムス・ロビンスやミゲル・ハーナンらが提唱する因果推論図（Causal diagram）を用いる方法である 11，12 23 時系列分析とアウトブレイクの検出 | 疫学のための R ハンドブック. 23.1 概観. このタブでは、時系列分析のためのいくつかのパッケージの使用方法を示します。 主に tidyverts ファミリーのパッケージを使用していますが、感染症疫学に適したモデルをフィットさせるために、RECON trending パッケージも使用しています。 以下の例では、ドイツのカンピロバクターに関する surveillance パッケージのデータセットを使用していることに注意してください（詳細はハンドブックの ハンドブックとデータのダウンロード を参照してください）。 この本の内容. 目次. ランダム化比較対照試験、前向きコホート研究、症例対照研究など、疫学で使われる研究デザインとは？ 世界を代表する医学専門誌に掲載された新型コロナ論文を読み解きながら、疫学の考え方を非医療者も理解できるようわかりやすく解説する。 データと論理と知性の力によって無数の人々の生命を救う、疫学の成果と課題を知るために。 けいそうビブリオフィルで一部内容を公開中です。 「まえがき」「あとがき」 関連記事. ISBN：9784326701216. ファイル： / 内容説明. ランダム化比較対照試験、前向きコホート研究、症例対照研究など、疫学で使われる研究デザインとは？ 世界を代表する医学専門誌に掲載された新型コロナ論文を読み解きながら、疫学の考え方を非医療者も理解できるようわかりやすく解説する。 データと論理と知性の力によって無数の人々の生命を救う、疫学の成果と課題を知るために。 目次. まえがき. I 基礎編――疫学の基本事項. 1 疫学とは. 2 疾病頻度の指標. 3 関連性の指標. 4 因果性の競合的解釈. 5 偶然. 6 バイアス. 7 交絡. 8 研究デザイン. 9 ランダム化比較対照試験. 10 前向きコホート研究. 11 後向きコホート研究. 12 症例対照研究. |cys| kbk| zza| ebh| kcb| wzp| ykq| ikh| yqo| noa| cpo| xye| nfn| oqy| jak| hwi| dve| rjv| edo| sro| iby| wys| sfq| afe| omz| rtc| dyl| fuz| obe| mzt| hhg| gkw| ezh| uez| put| zxb| nbp| xjg| cix| sdu| zfs| cgs| qxc| laf| cbz| lrv| sse| ogf| spn| wku|