生体情報には様々のものがあります。多くは測定値ですので、誤差やバイアスを伴っています。生データそのものでは、何が言いたいのか相手に伝えたり、物事を推測したりするのは困難です。そこで、わかりやすく要約し視覚化したり、モデルを使って推定したり、といった統計手法は必要不可欠となります。
　本講座は統計学初心者・苦手な方にもわかりやすいように具体例を交えながら懇切丁寧に統計学の真髄部分を解説します。

1. 統計学はなぜ重要か
2. わかりやすく説明するための記述統計
3. 予測し判断するための推測統計
4. 生体情報と統計学
5. 生体計測につきものの誤差と偏り
6. 測定値と正規分布
7. 仮説検定
8. 区間推定
9. 実験計画法:フィッシャーの3原則
10. 実験計画法:サンプルサイズの設計
11. 実験計画法:要因実験
12. エビデンスに基づく医療
13. 回帰分析
14. 重回帰分析
15. 分散分析
16. ロジスティック回帰分析
17. 一般化線形モデル
18. エビデンスに基づく医療
19. 介入研究と観察研究
20. 臨床研究の可能性と限界
• 質疑応答・名刺交換