単純分析のためのロジスティックモデルを理解し説明できる

単純分析のためのモデルを与えられた場合

�@曝露―疾病関係を表すオッズ比式を述べることができる

�A曝露―疾患関係がない場合の帰無仮説を、モデルのパラメータの観点から理解し説明できる

�B曝露された人および曝露されなかった人のリスクを表す式をそれぞれ計算し理解できる

�C曝露された人および曝露されなかった人を別々に疾病をもつオッズを表す式を計算し理解できる

独立変数の取り扱い

�@２つの（0,1）独立変数を与えられて：１）相乗尺度での交互作用（interaction）を検証するロジスティックモデルを理解し説明できる

�A相乗尺度で交互作用なしの式を、２つの（0,1）独立変数のレベルの異なる組み合わせにおけるオッズ比という形で、理解し説明できる

�B相乗尺度で交互作用なしの帰無仮説を、適切なロジスティックモデルの１つあるいはそれ以上のパラメータという形で説明できる。

（0,1）曝露変数といくつかの調整変数を含む研究結果を与えられた場合

�@調整変数の働きである潜在的な交互作用効果を調整し、曝露―疾病関係を検証するロジスティックモデルを理解し説明できる

�Aモデルの中の調整変数の潜在的交絡および交互作用効果を調整して、曝露の疾病の有無に対する影響を表すオッズ比を計算し理解できる

�Bモデルの中の１つあるいはそれ以上の効果修飾因子（effect modifier）の交互作用効果がないことを検証する帰無仮説を理解し説明できる

�C交互作用がないと仮定して、交絡（confounding）を調整して疾病の有無に対する曝露の効果を表すオッズ比の式を理解し説明できる

�D交互作用がないとして、モデルの中のパラメータからオッズ比の有意性をテストする帰無仮説を理解し説明できる

�E交互作用の項を含むロジスティックモデルが与えられたとして、モデル中の効果修飾因子にどのような値をあてはめるかによって、オッズ比の式から得られたオッズ比の値が異なることを理解し説明できる