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実験計画法のポイント
11,000オンデマンド
具体的な事例をExcelの使い方も含め豊富に紹介
ツール(EXCELやEZR)を使ったサンプルサイズ設計の実際:PC実習
~具体的な事例をExcelの使い方も含め豊富に紹介~
※PCをご持参いただくなくても受講に支障はありません
~ さほどの精度が必要ないにも関わらず不必要にサンプルをたくさん用意してませんか ~
~ 効率の悪い実験計画をたててませんか ~
~ 結果に交絡が含まれたため結果を正しく解釈できずやり直しを余儀なくされていませんか ~
セミナー趣旨
◆講習会のねらい◆
本講座では、実験計画法とサンプルサイズの設計で最低限必要な基礎知識を徹底的に解説します。
また、具体的な事例をExcelの使い方も含め豊富に紹介し、すぐに応用できる即戦力を身につけます。
セミナープログラム
1.実験計画法に必須の考え方
1.1 フィッシャーの3原則
1.2 交絡
1.3 局所管理
2.実験計画法基礎
2.1 乱塊法
2.2 ラテン方格法
2.3 要因実験
2.4 主効果と交互作用
2.5 分散分析
3.サンプルサイズの設計の基礎
3.1 サンプルサイズの設計とは
3.2 検出すべき差
3.3 第一種の過誤(α)
3.4 第二種の過誤(β)
3.5 検出力
4.基礎となるサンプルサイズの計算式
4.1 標準正規分布
4.2 平均値の差の分布
4.3 エフェクトサイズ
4.4 計算式の導出
5.サンプルサイズ計算の実例
5.1 平均値の比較:1標本t検定
5.2 平均値の比較:対応のあるt検定
5.3 平均値の比較:対応のないt検定
5.4 平均値の比較:非劣性検定
5.5 平均値の比較:クロスオーバー研究
5.6 平均値の比較:1標本カイ2乗検定
5.7 割合の比較:対応のある検定
5.8 割合の比較:割合の差のカイ2乗検定
5.9 割合の比較:割合の差の非劣性検定
6.ツールを使ったサンプルサイズ設計の実際
6.1 Excelを使ったサンプルサイズの設計
6.2 EZRを使ったサンプルサイズの設計
□質疑応答・名刺交換□
セミナー講師
【専門】
医療統計学、薬物動態学、データマイニング、機械学習、医療経済学、臨床研究・疫学研究
【執筆など】
薬効薬理非線形モデリング
(Sakiyama Y.et al. Nippon Yakurigaku Zasshi 2008, 132: 199-206.)
機械学習による薬物動態予測
(Sakiyama Y.et al. Expert Opinion of Drug Metabolism and Toxicology, 2009, 5: 149-169.)
【簡単な経歴】
1993 東京大学医学系研究科博士課程 終了
1993-2014 製薬企業(ファイザー(株)、グラクソスミスクライン(株)など)にて統計解析実務および社員教育に従事
2015- 株式会社メドインフォ設立 代表取締役
セミナー受講料
55,000円( S&T会員受講料52,250円 )
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【1名分無料適用条件】
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※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
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※受講券、請求書は、代表者に郵送いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
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