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双方向での進行により皆様の理解度に合わせますので、安心してご参加ください!

やさしい医療生物統計学超入門

講師

横浜薬科大学 医療統計学 教授 奥田千恵子 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■経歴
1986年―1993年 京都府立医科大学麻酔学教室講師
1993年―2011年 財団法人ルイ・パストゥール医学研究センター
基礎研究部医療統計部門研究員
2011年―      現職
京都府立医科大学麻酔学教室客員教授

■専門および得意な分野・研究
日本薬理学会 学術評議員
日本アルコール・アディクション医学会 評議員

■本テーマ関連学協会での活動
  日本病院薬剤師会雑誌 統計アドバイザー
日本集中治療医学会機関誌“Journal of Intensive Care” 統計アドバイザー

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日時・会場・受講料

●日時 2019年12月16日(月) 10:30-16:30
      2019年12月17日(火) 10:30-16:30
●会場 [東京・船堀]タワーホール船堀 3階301会議室  →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名62,700円(税込(消費税10%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき51,700円
      *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

■講座のポイント 
学生の頃から何度か統計学の講義を受けてきた、または、独学で今までなんとかやってきたものの「難しい、できれば避けて通りたい・・・」と、統計嫌いを自認する研究者は少なくありません。「だけど、研究や業務で使わざるを得ない・・・」とホトホトお困りの日々を過ごしている方も多いでしょう。
そう、今や統計学はあらゆる研究や企業の方のお仕事にも必須の道具となっています。「使えない道具」のままでは正しく研究を遂行できないばかりか、誤った情報を発信して研究の信頼性を損ねてしまいます。
本講座は、初学者を惑わす数式や専門用語に捕らわれず、「道具としての統計」を使いこなす技術を身に着けることを目的としており、初級者、入門者を対象としております。ご気軽にご参加ください。統計書籍などでの独学だけでは誰もがつまずきますので、ご一緒に、少しずつ統計への苦手意識を克服していきましょう!必ず何かをつかむキッカケになるはずです!  

■受講後、習得できること 
・統計アレルギーを克服したいなら・・・不要な情報は切り捨てて、医療統計学にどうしても必要な用語や基本概念のみを、身近な具体例や日常用語を用いて理解を深めます。
・数学が苦手なら・・・数学的な部分はコンピュータに任せましょう。研究者に必要なのは、研究デザインや統計手法が選べること、および、得られた解析結果を正しく解釈できることです。
・医療統計学全般を知りたいなら・・・基礎から高度な統計手法までを網羅しており、皆さんのデータに合った統計手法が選択できるようになります。
・論文の統計記述に悩んでいるなら・・・投稿に際してよく指摘される誤りや注意点を解説します。
・統計ソフトの選択に迷っているなら・・・日本でよく用いられているいくつかのソフトの特徴や、長所、短所を知ることができます。

■講演中のキーワード
医療統計学、生物統計学、臨床統計学、データの属性、研究デザイン、統計記述、統計ソフト

セミナー内容

■講演プログラム 

1. 医療統計学の特徴
[1] 医療分野における統計学
[2] 医療分野のデータ

2. 研究デザイン
[1] 医療分野の研究デザイン
[2] 医療分野における情報の質
[3] 医療分野の研究の実施、および、報告に関する指針

3. データ記述のための統計 <記述統計>
[1] 離散量の要約の方法
[2] 連続量の要約の方法

4. データ解析のための統計 <推測統計>
[1] 母数と推定値
[2] 区間推定
[3]  統計学的仮説検定

5. サンプルサイズの算出

6. 推測統計で用いられるさまざまな解析法

[1] 群間でデータを比較する
1) 連続量データ
A.対応のないt検定
B.ウェルチのt検定
C.対応のあるt検定
D. 多重比較法
E. 1元配置分散分析
F. 2元配置分散分析
G. 反復測定分散分析
H. 共分散分析
 2) 順序カテゴリデータ
I. マン・ホイットニー検定
J. ウィルコクソン符号付き順位検定
K. クラスカル・ウォリス検定
L. フリードマン検定
3) 2値データ、順序のないカテゴリデータ
M. 独立性のχ2検定
N. フィッシャー直接確率法
O. 傾向性のχ2検定
P. リスク比とオッズ比

[2] 相関分析
A.ピアソンの相関
B.スピアマンの相関

[3] 回帰分析
A.線形回帰分析
B.非線形回帰分析
C.ロジスティック回帰分析
[4] 生存分析
A.カプラン・マイヤー生存曲線
B.ログランク検定
C.コックス比例ハザード回帰分析
[5] 診断法の有用性の評価
A.感度・特異度
B.ROC曲線

セミナー番号:AA191209

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