体外診断用医薬品の性能評価に必須の統計解析基礎講座

☆講師の著書付き！後学にご活用ください！★性能評価実施に必要な統計解析を例題を用いて実践的に解説します！ 基本的性能試験の評価と精密さと正確さ/臨床的有用性の評価手法とは※オンライン会議アプリzoomを使ったWEBセミナーです。ご自宅や職場のノートPCで受講できます。【アーカイブ配信：2/17～2/28（何度でも受講可能）】での受講もお選びいただけます。

セミナー講師

アキュプレック（有）取締役社長京都大学医学部　人間健康科学　非常勤講師　井野 邦英　氏

セミナー受講料

56,650円（税込、資料付）■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合51,150円、　 2名同時申込の場合計56,650円（2人目無料：1名あたり28,325円）で受講できます。（セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、　  今回の受講料から会員価格を適用いたします。）※ 会員登録とは　 ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。　 すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。　 メールまたは郵送でのご案内となります。　 郵送での案内をご希望の方は、備考欄に【郵送案内希望】とご記入ください。

受講について

Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順

1. Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2. セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
3. 開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

• セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。ご自宅への送付を希望の方はコメント欄にご住所などをご記入ください。開催まで4営業日～前日にお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますことご了承下さい。
• アーカイブの場合は、配信開始日以降に、セミナー資料と動画のURLをメールでお送りします。
• 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

セミナー趣旨

医学的診断は、患者の訴え、医師による診療所見、臨床検査データの三つの情報から総合的な判断されます。そのなかでも客観的な情報提供が臨床検査です。客観性の背景には、統計的な判断が必要です。本講義では、性能評価にあたり必要な統計解析を例題により実践的に理解していただき、臨床への情報提供に応用力の向上を目指しています。＜特典＞お申し込み1名様につき1冊、講師著書の下記書籍をサブテキストとして配布いたします。「データのまとめ方と考え方　－目的に応じた統計解析手法の選び方－」※郵送時期：2025年3月上旬予定

習得できる知識

体外診断薬の性能評価での統計手法の必要性、適切な用い方、結果の判断方法についての知識を習得できます。

セミナープログラム

　１．統計の基礎　　1）データの種類（カテゴリー）からその解析方法を導きます。　　2）母集団と標本の関係から抽出する数を考えます。　　3）代表値とばらつき　２．分布に関する知識　　1）正規分布、ｔ分布：代表的な分布の性質を確認します。　　2）正規化の手段　３．相関と関連の指標　　1）３つの相関係数についてふれていきます　　　　（ピアソン積率相関係数、スペアマン順位相関係数、ケンドール順位相関係数）　　2）関連の指標　　　　（相関比、クラメールの関連指数、ファイ係数φ(四分点相関係数）、カッパ係数）　４．回帰分析と残差分析の特徴と限界　　1）単回帰式（直線回帰）　　2）曲線回帰（ｎ次回帰）　　3）重回帰式、主成分回帰　　4）線形関係(Deming・丹後・標準主軸・臼井）、Passing and Bablok回帰　　5)残差分析、ブランド-アルトマン分析　　6)ロジスティック回帰　５．検定と推定・信頼区間（点推定と区間推定）　　1）検定(平均値・分散・比率・相関係数・回帰係数）　　2）推定・信頼区間(平均値・分散・比率・相関係数・回帰係数）　６．分散分析と多群比較の利用方法　　1）一元配置分散分析の原理　　2）二元配置分散分析の原理　　3）多群比較の種類と用い方　７．定量検査の精密さと正確さの評価法　８．分散分析を利用した評価法　９．分割表の解析　　1）独立性の検定、適合度の検定、マクネマー検定　10．ＲＯＣ分析と診断能の評価への利用　　1）２×２分析における感度、特異度、適中度　　　オッズ比、尤度比、AUC(曲面下の面積)について　　2）ROC分析を利用した応用（診断能の確認とカットオフ値の推定）　　3）ROC分析での比較（AUCの差）　11．その他　　　メタ解析、多変量解析など

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