| 開催日 | 2024年2月21日(水) |
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| 開催地 | Web |
☆用語の意味や統計学でできることを理解した方向け、もう一歩踏み出した「解析実践編」セミナー
☆サンプルサイズの設定はなぜ必要か、データ・目的別の解析手法まで事例を示しながら解説！
☆解析の前段階、基本から学びたい方は2/14（水）開催「いちばんやさしい医療統計 超入門講座」も併せてご受講ください
医療統計 解析実践講座
-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 先生
＜日時＞
2024年2月21日（水） 10:30-16:30
＜形態＞
Zoom開催セミナー：見逃し視聴あり
＜受講料＞
『医療統計解析実践(2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
【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名52,800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41,800円
『医療統計:超入門（2月14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
【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名81,400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70,400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。
＊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
＜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？
