<まずは用語の意味から整理したい、超初心者向け>「いちばんやさしい医療統計」超入門講座

「いままで曖昧だった部分がクリアになりました」と毎回大好評のセミナーです!
統計で何ができるのか、用語の意味、解析手法の考え方など、統計解析のスタートラインに立つための基礎知識を身に付けましょう。 ステップアップしたい方は 2/19(水)開催、同講師による「医療統計 解析実践講座」 もあわせてご受講ください! 

1日目:2025年2月12日(水)13:00-17:00
          <まずは用語の意味から整理したい、超初心者向け>「いちばんやさしい医療統計」超入門講座【本ページ】
2日目:2025年2月19日(水)13:00-17:00 
           医療統計 解析実践講座(EZR実演)
※2月19日(水)「医療統計 解析実践講座(EZR実演)」とセットでご受講いただけます

【項目】※クリックするとその項目に飛ぶことができます

    セミナー趣旨

      臨床研究や臨床試験において、統計解析は必須のスキル。しかし、いざデータを目の前にして「どんなことをすればいいのか…」と悩んでしまう方も多いです。本講座では、臨床研究や臨床試験において、なぜ統計学が必要なのかを整理し、解析手法の選択方法を紹介します。また、拙著の「いちばんやさしい医療統計」の内容を噛み砕いてわかりやすくお伝えするセミナーになります。

    必要な予備知識

    ■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
    ICH E9:臨床試験のための統計的原則

    習得できる知識

    ・なぜ統計学が必要なのかを理解できる
    ・統計で知ることができること、統計の限界を知ることができる
    ・統計解析=統計学的検定ではない、ということを知ることができる
    ・統計学的検定を用いる上での用語を正しく理解できる
    ・統計学を用いる上で研究の計画を立てることの重要性を理解できる

    セミナープログラム

    1. 統計学の役割とは?統計はなぜ必要なのか?統計を使う意義
     ① 統計の役割である「要約」と「推定・検定」とは?
     ② なぜ推定をする必要があるのか?
     ③ 母集団と標本の関係を深く知る
     ④ 母集団と標本の関係を知ることで計画の重要性がわかる
    2. 統計的推測とは?
     ① 標準偏差と標準誤差の違いとは?
     ② 点推定と区間推定の違い
     ③ 95%信頼区間とは?
    3. 要約統計量では何を出力し、何を知ることができるのか?
     ① 連続データの要約統計量
     ② 連続データの要約統計量から知ることができること
     ③ 連続データの可視化方法
     ④ カテゴリカルデータの要約統計量
     ⑤ カテゴリカルデータの要約統計量から知ることができること
     ⑥ 分割表の基礎知識
    4. 統計学的検定の基礎知識:用語を正しく理解する
     ① 検定は何をしている?有意水準・有意差・P値の用語の整理
     ② 帰無仮説と対立仮説
     ③ αエラーとβエラー
     ④ 片側検定と両側検定
     ⑤ パラメトリック検定とノンパラメトリック検定
    5. アウトカムの種類で解析手法は決まる
     ① 臨床研究・臨床試験で使われるアウトカムは、ほとんどがこの3種類
     ② アウトカム種類別の解析手法選択方法
    6. 生物統計でユニークな生存時間解析を理解する
     ① 打ち切りとイベントとは?
     ② ログランク検定とは?
     ③ Cox比例ハザードモデルとは?
    7. 検定を複数実施することの問題点とその対処法
     ① 検定を複数実施すると生じる多重性の問題とは?
     ② 多重性の問題はいつも厳密に対処しなければならないのか?
     ③ 多重性の問題に対処する方法


    ■講演中のキーワード
    仮説検定、P値、有意差、分割表、95%信頼区間、多重性の問題


    ■本セミナーで得られる解決のヒント
    ・目的に応じた基本的な統計手法を理解したい
    ・結果の集計方法について、それが適切なのか否かを自分で判断できない
    ・臨床試験計画時、目的に対してどの解析手法を用いることが適切なのか
    ・Clinical Questionと解析手法の関係
    ・サンプルサイズの計算方法
    ・臨床試験結果の解析にどのような検定を行えばいいのか迷う
    ・統計の基礎がない状態で、臨床試験成績を理解して概要書を作成しなければならず困っている


    ■セミナー参加者の声
    ・非常にわかりやすくて大変ためになりました。是非吉田先生の講座をたくさんご準備いただきたいです。
    ・大変分かりやすかったです。全く基礎がない状態で苦手意識が強かったのですが、もう少し勉強してみようと思えました。
    ・各検定手法・分析手法について様々な言われ方をしていて混乱していた部分が整理できました。
    ・ログランク解析の打ち切りの扱いや多重性の問題についても細かな疑問点が解消できました。
    ・とても分かりやすくて、今まであいまいに理解していたことがすべてクリアになりました。
    ・今まで受けた中で分かりやすい!と思った講義・演習でした。ありがとうございました。
    ・さまざまなアウトカムに影響を与える因子の検討をする予定でしたので大変勉強になりました。
    など、製造販売後調査・臨床開発・品質保証・大学教員等幅広い業務の方から好評の声続々!

    セミナー講師

     株式会社データシード 代表取締役    吉田 寛輝 氏

    ■ご経歴
    2011年  北海道大学大学院 修士課程修了
    2011年- 中外製薬株式会社
    2017年- ヤンセンファーマ株式会社
    2020年  株式会社データシード設立
    大学で統計を専門にしていなかったにもかかわらず、新卒で入社した中外製薬で統計解析の専門家として仕事をせざるを
    得ない状況になり、自分の勉強のアウトプットのために統計ブログを始める。
    医療統計に関するブログ「いちばんやさしい、医療統計」は月に20万人以上が訪れるほどになり、分かりやすい説明だと大好評。
    ヤンセンファーマを経て2020年4月に株式会社データシード設立。
    医療従事者を中心として統計リテラシー向上のために分かりやすい統計を提供している。
    いちばんやさしい医療統計はこちら。
    https://best-biostatistics.com/
    ■ご専門および得意な分野・ご研究
    医療統計

    セミナー受講料

    『①医療統計(2月12日)』のみのお申込みの場合
    【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
    *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
    【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
    *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

    ②医療統計(2月19日)』と合わせてお申込みの場合
    (同じ会社の違う方でも可。※二日目の参加者を備考欄に記載下さい。)
    【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名61,600円(税込(消費税10%)、資料付)
    *1社2名以上同時申込の場合、1名につき50,600円⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります
    【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名72,600円(税込(消費税10%)、資料付)
    *1社2名以上同時申込の場合、1名につき61,600円⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります

    *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。
    *セット受講をご希望の方は、備考欄に【『②医療統計(2月19日)』とセットで申込み】とご記入ください。

    受講について

    • 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
      (開催1週前~前日までには送付致します)
      ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
      (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
    • 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
    • Zoomを使用したオンラインセミナーです
      →環境の確認についてこちらからご確認ください
    • 申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です
      →こちらをご確認ください

     

    受講料

    41,800円(税込)/人

    ※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

    開催日時


    13:00

    受講料

    41,800円(税込)/人

    ※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

    ※銀行振込、コンビニ払い

    開催場所

    全国

    主催者

    キーワード

    医薬品技術   SQC一般   検定・推定

    ※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

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    41,800円(税込)/人

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