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医薬・機器・化粧・食品系セミナー

はじめて統計に触れる方でも大歓迎!
初心者の疑問点や勘違い・混乱する点をしっかり解説し
ゼロから理解を深め、自身で解析をする時に基本的な事項で実務が詰まる事がないように学びます

ゼロから学ぶ医学・生物統計基礎講座

講師

慶應義塾大学医学部附属病院臨床研究推進センター 生物統計部門 佐藤 泰憲 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご専門および得意な分野・研究
 数理統計学、生物統計学、疫学、遺伝疫学、臨床試験論、

■本テーマ関連学協会でのご活動
 日本計量生物学会、日本臨床薬理学会、日本癌学会、日本ガンマナイフ治療研究会、
 The International Biometric Society、The International Society for Clinical Biostatistics、American Society of Clinical Oncology

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年11月8日(金) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん5階第2講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名43,000円 + 税、(資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき33,000円 + 税
 ※消費税につきましては講習会開催日の税率にて課税致します。
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

○はじめに
「まずは論文や研究プロトコルを読み書きできるようになる」ために最低限必要な知識を解説し、用語理解から統計知識の活用法までをサポートする初学者向けの講座です。特に、わかった気になってつまづきがちな「統計用語」について、概念・考え方から具体例をまじえてわかりやすく解説します。
 また、初心者がよく抱く疑問点や勘違い・混乱する点を解説することで、ゼロから理解を深め、自身で解析をする時に基本的な事項で実務が詰まる事のないようすることができます。

○受講後、習得できること

・学術論文や臨床研究プロトコルの統計解析結果を理解して読めるようになる
・医薬品の承認審査に必要な統計解析法や総括報告書に記載された結果を理解できるようになる
・看護研究の計画やデータ解析を実施し、結果を理解できるようになる
・自身で臨床データの意味を理解し、解析できるようになる
・初心者・中級者向けの統計関連の書籍を読むことができるようになる

○受講対象者
・病院関係者(医師、看護師)、教育機関関係者、製薬企業等で統計に関連する業務をしていて、
 どのようにデータを扱えば良いか困っている方、知識に自身のない方
・学術論文のデータを読み取れるようになりたいと思っている方
・一日で生物統計の基礎を網羅的に勉強したいと効率的に考えている方

セミナー内容

■講演内容
1. 医学・薬学研究にどうして統計学が必要なの?

2. 勉強したはずなのに、実務で分からなくなるポイントの整理

3. 統計データの取り方
 3.1. バラツキとバイアス
 3.2. 交絡
 3.3. ランダム化
 3.4. 盲検化
 3.5. 本項目の誤解しやすい点、実務でつまづきそうな点の再整理

4. 統計データのまとめかた
 4.1. データの種類
 4.2. 度数分布
 4.3. 平均・標準偏差
 4.4. 標準誤差
 4.5. 図示表現(ヒストグラム・箱ひげ図・散布図)
 4.6. 本項目の誤解しやすい点、実務でつまづきそうな点の再整理

5. データの評価・比較の方法(推定)
 5.1. 点推定と区間推定
 5.2. 信頼区間
 5.3. 比・率・割合
 5.4. リスク比とオッズ比
 5.5. 本項目の誤解しやすい点、実務でつまづきやすい点の再整理

6. データの評価・比較の方法(検定)
 6.1. 帰無仮説・対立仮説
 6.2. 第1種の過誤・第2種の過誤
 6.3. p値
 6.4. 本項目の誤解しやすい点、実務でつまづきやすい点の再整理

7. 連続する値のデータを評価する
 7.1. 1標本t検定・2標本t検定
 7.2. 分散分析
 7.3. 相関と回帰分析
 7.4. 重回帰分析
 7.5. 本項目の誤解しやすい点、実務でつまづきやすい点の再整理

8. 分類したデータを評価する
 8.1. カイ二乗検定
 8.2. 本項目の誤解しやすい点、実務でつまづきやすい点の再整理

9. 2値データを評価する
 9.1. ロジスティック回帰分析
 9.2. 傾向スコアとは
 9.3. 本項目の誤解しやすい点、実務でつまづきやすい点の再整理

10. イベント発生までの時間を評価する
 10.1. Kaplan-Meier法
 10.2. log-rank検定
 10.3. Cox回帰
 10.4. 本項目の誤解しやすい点、実務でつまづきやすい点の再整理

11. 多くの人が分からなくなるポイント
 11.1. はずれ値をどの様に扱うか?
 11.2. 明らかに統計がおかしい結果出た場合のチェックのポイント
 11.3. 検定方法の選択の再認識

セミナー番号:AA191101

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