……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
★現実では記録ミスや測定不備によりデータが「欠測」していることが多々あります。それらを適切に処理しなければ研究結果の信頼性が損なわれてしまい、結論が誤った方向へ…
★欠測データの種類やメカニズムを把握し、それに基づいた適切な補完方法や解析手法の選択方法を解説。実務で活かせる知識を提供します!
講師
株式会社データシード 代表取締役
東北大学大学院医学系研究科 非常勤講師 吉田 寛輝 氏
講師紹介
■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。
<その他関連セミナー>
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時:2025年8月7日(木) 13:00-17:00 *途中、小休憩を挟みます。
●受講料:
【オンライン受講(見逃し視聴なし)】:1名 46,200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35,200円
【オンライン受講(見逃し視聴あり)】:1名 51,700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40,700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」を確認ください。
●録音・録画行為は固くお断りいたします。
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配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前~前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
(土、日、祝日は営業日としてカウントしません。)
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。(全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止いたします。
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********(*********にはjohokiko.co.jpを入れてください)
オンラインセミナーご受講に関する各種案内(必ずご確認の上、お申込みください。)
※メールアドレスの記載誤りについては、以下へご連絡お願いいたします。
req@*********(*********にはjohokiko.co.jpを入れてください)
→Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、カメラ・マイクが使えないなどの事象が起きる可能性がございます。お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
→音声が聞こえない場合の対処例
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
(iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります)
→見逃し視聴について、 こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」
<見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細>
セミナーポイント
■講座のポイント
臨床研究やデータ解析において、欠測データは避けられない問題です。データが完全であれば理想的ですが、現実には測定不能や記録ミス、患者の脱落など様々な理由でデータが欠損することがあります。この欠測データを適切に処理しないと、研究結果の信頼性が損なわれ、誤った結論を導く可能性があります。
本セミナーでは、欠測データの基本概念を理解し、適切な処理方法を学ぶことを目的とします。具体的には、欠測データの種類やメカニズムを把握し、それに基づいた適切な補完方法や解析手法を選択する力を養います。また、欠測データをどのように論文で扱うべきかについても解説し、実務で活かせる知識を提供します。
■受講後、習得できること
・欠測データが解析に与える影響を理解し、適切に考慮する必要性を認識できる
・欠測の3種類のメカニズム(MCAR, MAR, MNAR)を理解し、それぞれの特徴を説明できる
・欠測データへの対処法(単一補完、多重補完、補完なしでの解析)を理解し、適切な方法を選択できる
・解析結果の信頼性を高めるために、欠測への対処を複数実施し、論文に適切に反映する方法を学ぶ
■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
ICH E9、STROBE声明
■講演中のキーワード
欠測値、不完全データ、多重補完、欠測メカニズム、混合効果モデル
セミナー内容
1. 不完全なデータとは?
(ア) 完全なデータと不完全なデータ
(イ) 欠測データとは?
(ウ) 欠測データが厄介な理由
(エ) 欠測データを無視してしまうとどうなるか?
2. 欠測のメカニズムを知る
(ア) 3種類の欠測メカニズム
(イ) 欠測のメカニズムは仮定するしかない
3. 欠測への対処法は何がある?
(ア) 単一補完
(イ) 多重補完
(ウ) 補完せずに解析で対応
4. 完全な欠測への対処法はない
(ア) 論文に記載するにはどうする?
(イ) 欠測への対処は複数実施することが大切
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