| 開催日 | 2025年2月19日(水) |
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| 開催地 | Web |
★用語の意味や解析手法の考え方を押さえた方へ、医療統計の"実践編"セミナーです。
★「とてもわかりやすい」と毎回大好評の講師！「なぜ困るのか」という視点、考え方の背景から丁寧に解説します。
★もっと基礎から学びたいという方は、2/12（水）開催「いちばんやさしい医療統計」もあわせてご受講ください。
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
＜日時＞
2025年2月19日（水） 13:00-17:00
＜形態＞
Zoomオンラインセミナー：見逃し視聴あり
＜受講料＞
『②医療統計(2月19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名につき36,300円
『①医療統計(2月12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
＊受講料やセミナー申し込み～開催までの流れなど、詳細については、弊社HPのセミナーページを必ずご確認ください。
＜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
★こんなお困り事はありませんか？本セミナーで解決のヒントが得られます！★
・目的に応じた基本的な統計手法を理解したい
・結果の集計方法について、それが適切なのか否かを自分で判断できない
・臨床試験計画時、目的に対してどの解析手法を用いることが適切なのか
・Clinical Questionと解析手法の関係
・サンプルサイズの計算方法
・臨床試験結果の解析にどのような検定を行えばいいのか迷う
・統計の基礎がない状態で、臨床試験成績を理解して概要書を作成しなければならず困っている
★過去開催・同講師によるセミナー参加者の声★
＊製造販売後調査・臨床開発・品質保証・大学教員等幅広い業務の方から好評の声続々！
・非常にわかりやすくて大変ためになりました。是非吉田先生の講座をたくさんご準備いただきたいです。
・大変分かりやすかったです。全く基礎がない状態で苦手意識が強かったのですが、もう少し勉強してみようと思えました。
・各検定手法・分析手法について様々な言われ方をしていて混乱していた部分が整理できました。
・ログランク解析の打ち切りの扱いや多重性の問題についても細かな疑問点が解消できました。
・とても分かりやすくて、今まであいまいに理解していたことがすべてクリアになりました。
・今まで受けた中で分かりやすい！と思った講義・演習でした。ありがとうございました。
・さまざまなアウトカムに影響を与える因子の検討をする予定でしたので大変勉強になりました。
＜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
・ T検定
・ マンホイットニーのU検定
・ カイ二乗検定
・ フィッシャーの正確検定
・ ログランク検定
・ 共分散分析
・ ロジスティック回帰
・ 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？
