Coursera コースレビュー: パブリックヘルスのための R によるサバイバル分析

今日は、特に公衆衛生分野でのデータ解析に興味のある方におすすめしたい Coursera のコース、「パブリックヘルスのための R によるサバイバル分析」についてレビューします。

このコースは、前の3つのコース（統計的思考、相関、線形回帰、およびロジスティック回帰）を一通り受講した方にとって、次のステップとなります。サバイバル分析は、特に医療研究において非常に重要な手法であり、時間を基にしたイベントの発生を扱います。

このコースでは、まず最初にサバイバル分析とは何かを理解し、次に最も一般的な記述統計手法であるカプラン–マイヤー曲線を用いた分析方法を学びます。また、患者群間の生存比較を行うためのログランク検定についても説明があります。

続いて、コックス比例ハザードモデルについて学び、このモデルを用いて複数の生存予測因子を取り入れる方法を説明します。心不全で入院した患者のデータを使って実際にコックスモデルを実行し、欠損データやカテゴリカル変数が回帰モデルに与える影響を理解します。

さらに、単純なコックスモデルから多重コックスモデルへの拡張を学ぶことで、より実践的なデータ解析に挑戦できます。最終的には、コックス回帰モデルのフィット感を評価し、主要な前提条件の有効性をテストする方法についても学びます。

このコースを受講することで、サバイバル分析の基礎を固め、公衆衛生分野でのデータ解析能力を大幅に向上させることができるでしょう。公衆衛生のデータサイエンスに興味のある方には、ぜひ受講をお勧めします！