ゼロからどころか、マイナスからでも学べる
医学・生物統計学シリーズ

＜会場開催セミナー＞

講師

愛知医科大学 臨床研究支援センター 准教授　大橋渉 氏

＊ 希望者は講師との名刺交換が可能です

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」を実施中
・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。テキストマイニングによる自由記述データの解析を実施。

■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
・日本乳幼児教育学会
・日本臨床心理学会
・日本子どもの虐待防止学会
・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』

10月10日(木)10:30-16:30

ゼロからどころか、マイナス…それ以前から始める医学・生物統計学超入門【見習い編】

■講座のポイント
皆様は甘い言葉にダマされていませんか？「すぐわかる？○○時間で理解出来る」など、医学・生物統計学はそんなに甘い物ではありません。でも、学び方さえ身につけてしまえば、そんなに苦い物でもありません。苦しんでいる方、どうすれば良いか分からない方、とにかく興味さえあれば一切の予備知識は問いません。はじめて統計学に触れるという方でもフォローします。レベルに合致した学び方から説明させて頂きます。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。また、どうして身につかないのかについて、原因を一緒に突き詰めてみませんか？同時に、今後の学び方などについてもアドバイスさせて頂きます。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！
＊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。

■受講対象
・何から手を付けて良いか分からない人
・自分では一生懸命やっている(つもり)なのに、身に付かない人

※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。
＊10/11の講座と両日ご参加頂ける場合も、どちらか1点のお渡しとなります。

◆『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。

■講演プログラム

＊既にある程度自信のある方は2日目からのご参加でも結構です。

０．身につかない理由
　0-1.甘い言葉(インチキ教材/講義)にダマされて…(楽に理解できてたまるか！)
　0-2.ピラミッドパワー(？)を理解する
　0-3.統計学だけ…では役に立たない！(まずはアナタの看板(専門)を持て！)
　0-4.論文読めない、身に付かない…の悪循環を斬る！
　0-5.レベルに合った学び方とは？
　0-6.ソフトウェアとの付き合い方

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？
　1-2.怪しげな数字の数々
　　・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．臨床研究(医学研究)の基本
　2-1.臨床研究とは「デザインの重要性」
　　・相対評価/絶対評価？
　　・インスタント書籍/教材の罪
　2-2.医学/生物統計学は、本当に「検定」の学問なのか？
　　・統計的検定＜＜＜デザインの意味
　　・p値依存症とは？(上か下か？)
　2-3.研究の作法
　　・Clinical Question　PICO/PECOとは(疑問の構造化)
　　・医学研究の流れ
　　・前向き/後ろ向き研究とは？
　2-4.データの収集と解析
　　・まずは勘違いしないこと。データとは…数字のことだけでは無い
　　・サンプルと母集団
　　・エラーとバイアス
　　・「ランダム」の意味にダマされるな

３．医学論文と向き合う
　3-1.論文とは？
　3-2.「ありがたや」読みはやめよう
　3-3.IMRADとは？
　3-4.各IMRADの見方/チェックポイント

４．統計的検定と推定(前半)
　4-1.検定の定義
　　・検定・推定の考え方
　　・有意差とは
　　・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
　　・何でも平均値±標準偏差は「〇〇の一つ覚え！」
　4-2.2群データの解析(これは全ての基礎！)
　　・t検定(みんながここで挫折した)
　　・Mann-WhitneyのU検定(これさえあればOK？)
　　・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)
　4-3.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)

＜終了後、時間の許す限り質疑応答(後日の質問も可)＞

第2回　10月11日(金)10:30-16:30

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

■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！
＊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。

■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。
＊10/10の講座と両日ご参加頂ける場合も、どちらか1点のお渡しとなります。

◆『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。

■講演プログラム

１．統計的検定と推定(後半)
　1-1.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？)
　1-2.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)
　　・補正が必要/不要なパターン

２．相関と回帰
　2-1.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
　　・医学部の教授も勘違いするp値の意味(p＜0.05の示すもの)
　　・相関関係と因果関係(似て非なり)
　2-2.回帰分析の考え方
　　・回帰とは？
　　・回帰分析とは？
　　・重回帰分析とは？
　　・重回帰分析の説明変数の数と症例数(この症例数でいくつまで許される？)
　2-3.ロジスティック回帰
　　・予測するのは「確率」
　　・オッズ比の意味
　　・ロジスティック回帰の説明変数の数と症例数(この症例数でいくつまで許される？)

３．生存時間解析
　3-1.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
　3-2.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
　　・Hazardモデルの説明変数の数と症例数(この症例数でいくつまで許される？)

＜終了後、時間の許す限り質疑応答(後日の質問も可)＞

第3回　12月13日(金)10:30-16:30

脱マイナス後の医学・生物統計学実践講座

■講座のポイント
ゼロからどころか、マイナスから医学・生物統計学を始めて、ようやく初心者を脱した皆様、なかなか初心者から一皮剥けきれない皆様、日常の業務はいかがでしょうか？初心者を卒業した後の、ありがちな業務の壁について解説させて頂きます。

★知識マイナスは脱したけど、その後はどうすれば良い…？
★命令通りには動けるけど、自分で決められない…。
★論文は読めるけど、イマイチまずい部分を指摘できない…。
★この先はどんなふうに学べばよい…？

■受講後、習得できること
・自ら積極的に学習できる方法
・p値の本当の姿と意味
・論文に出てくる各種p値の解釈
・不揃いな患者背景のデータ解析方法(観察研究に説得力を)

■受講対象
・自ら学びたいけど、どのように学んだらよいかわからない人
・ソフトウェアをどう動かして良いかわからない人
・ソフトウェアの出力をどう解釈して良いかわからない人
・論文を読んでいてもそれぞれのp値が解釈できない人
・多変量解析の実施時に疑問を持った人

※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
・p値とは何か？

■講演プログラム

１．統計学の出番と役割
　・凶器は武器ではない
　・統計手法選びのフローチャートは…役に立たない？
　・業務全体を見渡せてこそ…中級以上

２．改めてp値の意味を深く考えよう
　・p値の裏側にあるもの(サンプル数？検出力？)
　・医師国家試験のミス
　・0.05との比較だけでは許されない

３．優越性、非劣性、同等性？
　・p≧0.05の意味
　・劣っていないことの意味
　・同じであることの証明

４．必要症例数(サンプルサイズ)の設計
　・サンプルサイズを計算する理由
　・Evidenceはどこから持ってくる？
　・t検定のサンプルサイズ設計
　・χ2検定のサンプルサイズ設計
　・Log-rank検定のサンプルサイズ設計
　・検出力

５．中間解析の必要性
　・中間解析を実施する理由
　・実施時の約束事と手順
　・中間解析の理論(Pocock？O’Brien-Fleming？)

６．偽陽性/偽陰性
　・感度/特異度？
　・ROC(Receiver Operating Characteristics)解析
　・AUC(Area Under Curve)の考え方

７．傾向スコア法(Propensity Score)とは？
　・研究にタラレバは…許される？
　・RWD(Real World Data：リアルワールドデータ)に愛の手を？
　・機械的なお見合い(傾向スコアは「マッチング」だ！)
　・只の観察研究に説得力を(観察研究…侮りがたし！)
　・目指せAccept(掲載)！

８．臨床研究を取り巻く法(事務の方が多い場合のオプション)
　・臨床研究法って(知らぬでは済まぬ)
　・特定臨床研究とは？
　・みんな大好き…COI？

９．アンケートデータの解析(看護研究の方が多い場合のオプション)
　・調査票の作成方法
　・自由記述に生命を…テキストマイニングの世界

＜終了後、時間の許す限り質疑応答(後日の質問も可)＞