ゼロからどころか、マイナスからでも学べる
医学・生物統計学超入門

＜会場受講/Zoomオンラインセミナー 選択制＞

講師

愛知医科大学 臨床研究支援センター　准教授 博士（医学） 大橋渉 先生

講師紹介

■経歴
東京学芸大学、大学院教育学研究科社会学専攻修了後、民間企業において社会調査法、マーケティングデータ等の解析業務、医薬品の開発業務に携わり、2004年より東京医科歯科大学特任助教。医学・生物・保健統計の教育方法論、統計的手法の適正化、遺伝薬理学等を専門とする。博士（医学）。

■専門および得意な分野・研究
・医学教育における統計の教育方法論
・臨床研究の統計的検定への偏重の原因
・遺伝子多型を利用した医薬品開発および経済効果の研究
・乳幼児期の環境因子による健康状態への促進・阻害要因の研究
・乳幼児の健全な育ちに関する研究
・2023年より科研費にて「教員の問題行動及び性犯罪防止のための研究」を実施
・2023年より日本看護科学学会における特別研究「COVID19が研究活動に及ぼした影響」に関するデータ解析担当者に任命

■本テーマ関連学協会での活動
・日本計量生物学会
・日本統計学会
・日本臨床試験学会
・日本医学教育学会
・日本乳幼児教育学会
・日本犯罪社会学会
・日本保健医療社会学会
・日本看護科学学会
・日本台湾学会

■著書・連載
2010年6月オーム社より単行本『統計を知らない人のためのSAS入門』
2012年5月中山書店より「マイナスから始める医学・生物統計学（第3版増刷）」
2013年7月オーム社より単行本『統計を知らない人のためのSAS入門（Ver9.3対応）（第6版増刷）』発刊
月刊モダンフィジシャン（新興医学出版）にて、生物統計学の連載「サルでもわかるSAS教室」連載（2008年2月〜2009年9月）
SAS Institute Japan　「SAS tech News」にて、「SAS四方山話〜アンケート四方山話〜」連載
情報機構コラム　『 世の中ナナメに見てみよう！ 〜楽しい数字、怪しい数字、卑しい数字？〜 』
同『医学研究の斬り方』

日時・会場・受講料

●日時　2024年1月25日（木）　10:30-16:30
　　　　　　2024年1月26日（金）　10:30-16:30　　※途中、お昼休みと小休憩を挟みます。
●会場(会場受講の方)：会場未定(都内予定)　→「セミナー会場へのアクセス」
●受講料（会場受講・オンライン受講共通）
『生物統計(1月25日・26日)』のみのお申込みの場合
1名66,000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55,000円

『生物統計中級(3月8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。）
1名91,300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80,300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・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、印刷物を郵送で1部送付致します。
・お申込の際にお受け取り可能な住所を必ずご記入ください。
・郵送の都合上、お申込みは4営業日前までを推奨します。（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
・それ以降でもお申込みはお受けしておりますが（開催1営業日前の12:00まで）、その場合、テキスト到着がセミナー後になる可能性がございますことご了承ください。
・資料未達の場合などを除き、資料の再配布はご対応できかねますのでご了承ください。
※会場受講の方へは当日会場にてお渡しいたします。


●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。

セミナーポイント

■前提知識
とにかく興味さえあれば一切の予備知識は問いません。たとえば、はじめて統計学に触れるという方でもフォローします。難しそうな用語も説明させて頂きます。そのような知識ゼロから学ぶのみならず、統計処理における悪い習慣や誤った知識が染みついている人もかなり多いので、苦手意識や間違った認識を持っている『知識マイナス』の方にも正しく、楽しい統計を知ってもらえる講座です。
事例満載、日常に直結した話題と笑いの連発で、まず退屈することはありません。確かに数式は避けて通ることは出来ませんが、多用しません。同じやるなら楽しく学びましょう！普段着でどうぞ！
＊2019年以降は新スライドを使用しております。以前に受講された方でもかなり新鮮な内容となっております。
＊開催前に『統計のイメージ』、『統計の本を読んで挫折したポイント』、『講座への要望』等、事前アンケートを致します。そちらを参考に講座を進行致します。

■講座のポイント
医学・生物統計をはじめとして、統計学は「難しい」と思われがちですが、決してそうではありません。本講座では、まずは統計学を難しく見せているものの正体を明らかにします。生物統計学を業務とするために、統計ソフトウェアを用いるために必要最低限の知識や考え方を、思いっきり笑いながら多くの実例を通じて学びましょう。統計的検定より大切なモノ･･･理解できます！そして･･･必ず次につながります！

■受講後、習得できること
・統計的検定やp値よりも重要なもの
・論文の読み方
・初心者向けの統計学の書籍を読めるだけの知識
・数字を疑う気持ち

■受講対象
・笑いながら統計学を学びたい人（must）
・p<0.05で「差がある」と言っている人（must）
・サンプル数は多ければ多いと思っている人（must）
・過去の講師の自己満足・知識のひけらかし講義にウンザリしている人
・過去に上記のような講義で、大事なカネと時間を失ったことがある人
・数字に騙されたくない人・数字で騙したくない人
・文科系出身であることを統計学が出来ない言い訳にしている人
・統計ソフトウェアを訳が分からずに用いている人
・統計的検定さえすれば科学的であると思っている人
・眠くなりたくない人
・自分は「究極の初心者」だと思っている人=『初心者向け』の本で理解できない人

※同業者等の受講をお断りする場合がございますが、ご了承ください。

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
・臨床研究法
・特定臨床研究
・次世代医療基盤法（医療ビッグデータ法）

■講演中のキーワード
・統計学
・医学
・研究デザイン
・統計的検定
・笑い

■【受講者特典】
講習会当日、受講者特典として、講師の著書を無料配布致します。
セミナー後の学習にご活用下さい。

＊下記2点より、ご希望の書籍をどちらかお選び頂けます。

◆『マイナスからはじめる医学・生物統計』（新刊）中山書店
http://rr2.nakayamashoten.co.jp/products/978-4-521-73479-8

◆『統計を知らない人のためのSAS入門　Ver.9.3対応版』オーム社
http://shop.ohmsha.co.jp/shopdetail/000000001944/

講習会近くなりましたら、事前アンケートを送付させて頂きますので、
ご返信の際に、ご希望の書籍をお知らせ頂けましたら幸いです。

セミナー内容

１．統計学のあれこれ
　1-1.統計学とは何か
　　・Dramatic効果、Hysteric効果とは？
　　・統計学の簡単な歴史
　　・統計学で何が出来る？何が得られる？
　　・統計学の存在感
　　・統計学を知らないとどうなるのか
　1-2.怪しげな数字の数々
　　・COVID19ワクチンの効果
　　・ウソは言ってない…けど？
　　・騙されないために「騙し方？」を学ぶ(社会におけるインチキの仕組み)
　1-3.統計学の基礎
　　・平均良ければすべて良し…ではない！
　　・基本統計量とは何か？
　　・95％信頼区間は「説明にこだわる必要無し！」

２．医学研究の基本
　2-1.医学研究とは「デザインの重要性」
　　・相対評価/絶対評価？
　　・統計学を用いている分野の数々
　　・初心者用書籍の目次に騙されるな！
　2-2.統計的検定が全てではない
　　・統計的検定＜＜＜デザインの意味
　　・文科系だから分かりませんではない！
　　・p値依存症とは？(上か下か？)
　2-3.研究の作法
　　・PICO/PECOで疑問を構造化
　　・医学研究の流れ
　　・大切なFINER
　　・前向き/後ろ向き研究とは？
　2-4.データの収集と解析
　　・データとは
　　・サンプルと母集団
　　・エラーとバイアス
　　・割付の必要性

３．医学研究と法律・倫理
　3-1.臨床研究法とは
　　・2018年発足の新しい法律
　　・何故法律が出来たのか？
　　・知らなかったでは済まされない
　3-2.怪しい臨床研究
　　・ディオバン事件の教訓
　　・デザインの厳しさ/ユルさ
　　・COI(Conflict of Interest：利益相反)とは？

４．医学論文と向き合う
　4-1.そもそも論文とは何か
　　・単なる自己主張を綴ることではない
　　・「ありがたや」読みはやめよう
　　・IMRADとは？
　　・各セクションの見方/チェックポイント

５．統計的検定と推定
　5-1.検定の定義
　　・検定・推定の考え方
　　・有意差とは
　5-2.2群データの解析(これは全ての基礎！)
　　・パラメトリック/ノンパラメトリックの意味
　　・正規性の確認
　　・正規分布の利用法
　　・統計的検定の原理
　　・α(あわてんぼう)エラーとβ(ぼんやり)エラー
　　・ｔ検定
　　・Mann-WhitneyのU検定(順位が命！)
　　・検出力の意味
　　・平均値±標準偏差は「〇〇の一つ覚え！」
　　・独立/対応の意味
　　・対応のあるt検定(パラメトリック)
　　・Wilcoxonの符号付順位検定(ノンパラメトリック)
　5-3.割合の検定
　　・χ2検定(分布を参照する…から不正確)
　　・Fisherの正確検定(分布を参照しない…から正確)
　5-4.多群データの解析
　　・分散分析
　　・Kruskal Wallisの検定
　　・二元配置分散分析(Interaction：交互作用とは？)
　5-5.検定の多重性(3つで十分！)
　　・単純だけど厳しいBonferroni(ボンフェローニ)
　　・難しいけど厳しくないTukey-Kramer(チューキー・クレーマー)
　　・興味は一つだけDunnett(ダネット)

６．相関と回帰
　6-1.相関の考え方
　　・相関係数
　　・相関にもパラメトリック/ノンパラメトリックがある
　　・Pearsonの積率相関係数、Spearmanの順位相関係数
　　・相関係数の検定とp値の意味(p<0.05の示すもの)
　　・相関関係と因果関係
　6-2.回帰分析の考え方
　　・回帰係数(傾きの大きさ)で評価
　　・回帰係数の検定(p<0.05の示すもの)
　　・回帰分析
　　・重回帰分析
　　・説明変数の数と症例数
　　・説明変数の選択方法(諸説あります)
　6-3.ロジスティック回帰
　　・予測するのは「確率」
　　・オッズ比の意味
　　・説明変数の数と症例数
　　・説明変数の選択方法(こちらも諸説あります)

７．生存時間解析
　7-1.Event Studyと言われる意味
　　・イベントと打ち切り
　　・イベントの定義
　　・カプランマイヤー生存時間「推定」曲線(推定の意味は？)
　　・Log-rank検定
　7-2.Coxの比例ハザードモデル
　　・比例ハザード性の意味
　　・結果の解釈

＜終了後、質疑応答＞