【Zoom開催セミナー：見逃し視聴あり】
医療統計　解析実践講座（EZR実演）
-サンプルサイズ計算/研究目的・PICOの把握/解析手法の設定-

講師

株式会社データシード 代表取締役 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。
https://best-biostatistics.com/

■専門および得意な分野・研究
医療統計

日時・会場・受講料

●日時　2024年8月21日（水）　13:00-17:00
●会場　　会場での講義は行いません。

●受講料
『②医療統計(8月21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36,300円

『①医療統計(8月7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。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

　●録音・録画行為は固くお断り致します。

■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ　→

※配布資料等について

●配布資料はPDF等のデータで配布致します。ダウンロード方法等はメールでご案内致します。
・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。）
・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・販売などは禁止致します。
●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@johokiko.co.jp

セミナーポイント

■講座のポイント　
統計解析で困っている場合、その前段階である研究目的（クリニカルクエスチョン）とPICO（PECO）が明確でないことが多い。そのため、研究目的（クリニカルクエスチョン）とPICO（PECO）の重要性と立て方の例を解説する。アウトカムの種類によって解析手法はおおまかに決まることを解説し、実際に無料で使える統計ソフトEZRを用いながら、研究目的（クリニカルクエスチョン）とPICO（PECO）が変わると解析の内容が変わることを学ぶ。また、事前にサンプルサイズ設計を実施する理由について、統計的検定との関係を踏まえて解説する。

■受講後、習得できること　
なぜ目の前のデータに対して適用すべき統計解析を自分で選べないのか？
クリニカルクエスチョンとPICO（PECO）を明確にすると、どれだけ良いことがあるのか。
アウトカムの種類に応じて解析手法は、数種類に絞ることができる。
クリニカルクエスチョンとPICO（PECO）が変われば適用すべき解析は変わること。

■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

■講演中のキーワード
サンプルサイズ計算、EZR、単変量解析、多変量解析、欠測値

セミナー内容

■講演プログラム　

1. 臨床研究・臨床試験でとても大切なこと
　① データにどんな解析をすればいいのかわからないです…
　② 論文作成のためには、解析手法より重要なこの2つを明確にする
　③ 本当に有意差はなくても大丈夫？
　④ P値で一喜一憂しないために、これから実施すべきこと

2. 計画を立てることの重要性：やみくもに検定をすることがなぜいけないのか？
　① 統計学的有意であることは重要な結果を意味するのか？
　② 統計的に有意になった場合の3つの状況
　③ 統計学的有意差と臨床的に意味のある差の違いを理解する

3. なぜサンプルサイズ計算は必要なのか？
　① P値はサンプルサイズに依存する
　② だれでも有意差を出す方法
　③ 倫理面とサンプルサイズとの関係
　④ サンプルサイズ計算に必要な数値はどこから持ってくるのか？
　⑤ 後ろ向き研究でサンプルサイズ計算は必要か？
　⑥ 実際に無料の統計ソフト（EZR）でサンプルサイズ計算を実演してみる

4. 連続変数の解析・カテゴリカル変数の解析・生存時間変数の解析を無料の統計ソフト（EZR）で実践する
　① クリニカルクエスチョンとPICOに応じて解析手法や結果の解釈が変わることを理解する
　② アウトカムが「連続量」「カテゴリカル変数」「生存時間」の3種類の場合の多変量解析
　　1) T検定
　　2) マンホイットニーのU検定
　　3）カイ二乗検定
　　4) フィッシャーの正確検定
　　5) ログランク検定
　　6) 共分散分析
　　7) ロジスティック回帰
　　8) Cox比例ハザードモデル

  ③ 研究目的ごとの解析の考え方（「比較研究」なのか「予測因子の検討」か）

  ④ 欠測値はどう考慮すればいいのか？