非臨床試験における統計解析入門

セミナー趣旨

統計の書籍は数多く出版されているが、ある程度の数学的な素養が必要とされるものが多い。本講座では主に薬効薬理試験を題材として使用し、数式の使用を極力避け、ツールとして統計解析ソフトウェアを使うノウハウに主眼を置いた解説を行う。試験の計画段階から統計上の必要事項に留意し、非臨床試験の特徴や試験の目的に応じた適切な解析手法を選択し、統計ソフトウェアの出力が正しく解釈し報告できることを目指す。また、仮説検定のみではなく、書籍が乏しい非線形回帰分析に関してもIC50値の算出を題材として用いて取り上げ、基礎的な事項をやさしく解説する。

セミナープログラム

1. 非臨床試験におけるデータ可視化・グラフ作成の重要性と外れ値・欠測値
　1.1　分布の可視化
　1.2　外れ値の取り扱い
　1.3　欠測値の取り扱い

2. 非臨床試験の統計解析を行う上での基礎的事項
　2.1　探索試験と検証試験
　2.2　母集団と標本の違い
　2.3　測定値の分類の見極め：連続尺度・順序尺度・名義尺度
　2.4　正規分布とは
　2.5　要約統計量の選択
　　2.5.1　平均値と中央値の使い分け
　　2.5.2　標準偏差SDと標準誤差SEMの使い分け

3. 仮説検定の基礎
　3.1　仮説検定は二者択一：αエラーとβエラーの問題
　3.2　仮説検定の概略手順
　3.3　両側検定と片側検定
　3.4　検定前のデータの前処理：対数変換
　3.5　仮説検定の手法選択ガイド
　　3.5.1　パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の使い分け
　3.6　多重比較
　　3.6.1　多重比較の必要性
　　3.6.2　多重比較の各手法の特徴：Dunnett検定・Tukey検定
　　3.6.3　多重性の問題を避ける方法
　3.7　統計ソフトウェアの結果帳票の解釈方法
　3.8　名義尺度に対する分割表型の検定
　　3.8.1　カイ2乗検定とFisher直接確率検定
　　3.8.2　分割表型検定の多重比較への対応

4. 試験のデザインと結果の報告
　4.1　変動因子の考慮
　4.2　Fisherの三原則
　4.3　割付け（群分け）
　4.4　クロスオーバー試験
　4.5　例数設計の重要性
　4.6　統計ソフトウェアを用いた例数設計の方法
　4.7　試験計画書における解析方針事前記載の重要性
　4.8　試験報告書における解析結果記載の留意点

5. 相関
　5.1　相関係数の意味
　5.2　相関解析の留意点
　5.3　多変量の場合：相関係数行列

6. 回帰分析
　6.1　直線回帰
　　6.1.1　イメージで理解する最小2乗法の原理
　　6.1.2　回帰分析の結果出力の見方
　6.2　非線形回帰
　　6.2.1　イメージで理解する非線形最小2乗法の原理
　　6.2.2　Sigmoid-Emaxモデル
　　6.2.3　Sigmoid-Emaxモデル回帰分析のコンサルティング事例
　　6.2.4　薬物動態解析に用いる経口1コンパートメントモデル
　6.3　回帰分析の留意点
　6.4　名義尺度の回帰分析

7.    各種トピックス
　7.1　正規分布かつ不等分散の場合の取り扱い
　7.2　生存時間解析
　7.3　経時測定データの解析
　7.4　Effect Size
　7.5　併用効果
　7.6　非線形回帰を用いた薬剤効力比較

8.    まとめ

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セミナー講師

株式会社タクミインフォメーションテクノロジー 医薬開発部生物統計グループ　福島 慎二 氏

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