学習・研究内容の概要 (Contents)

研究室として進めた軌跡に関して、公開可能な内容を集めています。

【🈁をクリック】ゼミ生の日々の学習内容例

春学期は基本的に午前で講義や実習を行い、午後からは国家試験対策等の時間としています。

ゼミ開始1か月程度

症例ベースで栄養指導の根拠をPICOで考える
疫学をデータ収集前の考え方から理解し、RCTをCONSORTに沿って読む
現場で使える簡単なアプリを作り、CSSで各自デザインを変える（デプロイは教員マターの予定）

次の１ヶ月では上記の定着に加えて、

データ収集現場をイメージしつつ、RStudioのコマンドラインで前処理されたごく簡単な模擬データを用いて一般線型モデルで検定できる
エビデンスの信頼度を踏まえた上で、前後比較をITSを用いて解析し、その内容を説明できる。
論文(Scientific writing)のIntroの書き方を理解し、簡単に書いてみる。
交絡の概念を具体例を用いて理解し、ITSで交絡調整を行い、モデルによる結果の解釈を行う。

などを全員が楽しみながら進めてくれている（匿名アンケートを信じるならですが）ようです。

学生・院生による開発アプリ

今後、Shinyアプリを使った開発事例なども追加公開していく予定です。(まだ学生が作ったものではないので、あくまでイメージ)

学生・院生が作ったページのリンク先

随時アップします

データの可視化のイメージ図

ここでは、分析したデータを用いた可視化の一例(まだ学生が描いたものではないので、あくまでイメージ)を示します。実際の解析結果やグラフ出力などは以下のようになります。

# サンプルデータを用いたグラフ作成の例
library(ggplot2)

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = as.factor(cyl))) + 
  geom_point(size = 3) +
  theme_minimal(base_family = "Hiragino Kaku Gothic ProN") +
  labs(
    title = "自動車の重量と燃費の関係",
    x = "重量 (1000 lbs)",
    y = "燃費 (Miles/(US) gallon)",
    color = "シリンダー数"
  )