臨床試験セミナー　統計手法入門コース

セミナー趣旨

＜コースの特色＞
● 統計の基礎を固めたい方、統計に苦手意識をお持ちの方におすすめします。
● 数式をあまり使用せずに、統計的な考え方について事例を用いてわかりやすく解説します。
● わかりやすい事例を用いて講義を行います。
● 実際に臨床試験の模擬データを扱いランダム化の実習を行います。
● 実際に手計算を行うことで、講義だけではわからなかった統計のしくみを学べます。
● 生物統計について深く学びたい方は、本コースの後に、「臨床試験セミナー 統計手法コース（CT）」、「臨床試験セミナー 統計手法専門コース（BioS）」といった上位コースを受講することをお勧めいたします。

＜実習における注意事項＞
・当コースの実習では統計解析ソフトウェアSASを使用しますが、SASに関する事前知識や使用経験は必要ありません。なお、SASを搭載したPC端末の環境は受講生側でご準備ください。
・演習で使用するプログラムは、登録すればウェブブラウザ上で利用可能なSAS OnDemand（無料）での動作を確認したものを配付しますが、演習時間内にSAS OnDemandの利用方法に関するご質問には回答できない場合がありますのでご了承ください。もしSAS OnDemandをご利用の場合は、あらかじめ登録を済ませ（必須）、可能であればSAS社の提供するTutorial（英語）https://support.sas.com/software/products/ondemand-academics/#s1=2 等でデータのアップロードやプログラムの実行方法を確認いただいた上でご参加ください。SAS OnDemandの登録・使用は、受講者の自己責任によりお願いいたします。

受講対象・レベル

◆製薬企業、CRO、アカデミア等で、臨床開発に携わる予定の方や未経験者、初心者の方。
◆統計の勉強をしたいが苦手意識をお持ちの方。
◆「臨床試験セミナー統計手法コース（CT）」「臨床試験セミナー統計手法専門コース（BioS）」を受講する前に統計の基礎を学びたい方。

セミナープログラム

2日間コース

第1日 9：15～17：00
【講義】臨床試験のデザイン：統計的側面
臨床試験のデザイン、特に、コントロールの重要性、ランダム化、エンドポイント、サンプルサイズ設計などの統計的な考え方

【実習1】模擬データを用いたランダム化の演習1　※本セミナー用に考案された演習です
仮想的な多施設臨床試験のモデルとして作成されたデータを用いたランダムサンプリング調査・ランダム化実験
①ステップを踏んだ検定・推定の計算方法の習得
②データのばらつきに起因する「標準偏差」と「標準誤差」の使い分け
③独立して行われている個々の臨床研究の検定結果・信頼区間の解釈　等

第2日 9：30～17：00
【講義】統計的仮説検定と信頼区間
疾病の数を数える（疾病頻度の指標）、あるいは治療の効果を定量的に表現する（効果の指標）といった基礎的な概念を説明した後に、統計的仮説検定、および信頼区間の考え方

【実習2】模擬データを用いたランダム化の演習2　※実習1の続き

セミナー講師

松山 裕 氏（東京大学大学院）他、斯界の権威ある経験豊富な講師が指導にあたります

セミナー受講料

賛助会員 59,400円
一般 66,000円
※税込み
　参加者の所属企業が日科技連賛助会員の場合は、その旨を申し込みフォームの備考欄に記入してください。不明の場合は「会員不明、調査希望」と記入していただければ、当方で調査します。
　またこれを機会に入会を検討したい場合は、「入会検討のため資料希望」と記入してください。案内資料を送付し、セミナー正式受け付け以前にご入会いただくと、会員価格でご参加いただけます。

受講について

■ライブ配信のビデオ会議（遠隔会議）システムは「Zoom」を使用します。
■申込前に、事前に以下のテストサイトで、スピーカーとマイクのテストを確認してください。
　https://zoom.us/test
　＊ZoomおよびMS365（アンケートフォーム、データの授受に使用）に接続できるかご確認ください。
　＊セミナー当日に視聴できないとのお問い合わせを頂戴した場合、対応できない場合がございます。
■ 調査票、アンケートフォーム、各種データの授受にMicrosoft365（Forms、OneDrive ）を使用します。申込前に、上部「セミナー受講手順書」のリンクから接続確認を行ってください。
■ 日科技連が提供するツールを使用できることがセミナーの参加条件となります。
■ オンライン配信セミナーへのお申込みは開催日の4営業日前までにお願いします。
■ 1ID につき1 名様の受講をお願いしております。複数人での受講はできません。
■ 開催形式に関わらず、講義資料は開催の4 営業日前までに、基本的にPDF 形式の電子データを共有します。講義前までにOneDriveからダウンロードをして、必要に応じて印刷するなど各自でご準備・ご持参ください。
■ 基本的にライブで配信いたしますが、講師都合により録画を配信する場合がございます。
■ 見逃しアーカイブ対象外です。
■ 修了証書は発行いたしません。