臨床試験を行う上で知っておくべき臨床医薬統計　基礎講座

★実例を中心に計画書の作成並びに結果を解釈するうえで必須となる統計基礎知識を習得できる講座です！ ～試験計画時において考慮すべき統計的事項/結果の報告と解釈～※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。【アーカイブ配信：3/24～3/31（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

東京大学大学院　情報学環/ 医学系研究科　　　生物統計学分野　准教授　博士（社会健康医学）　大庭 幸治　氏【ご専門】疫学・生物統計学【ご略歴】　2005.3　東京大学大学院医学系研究科　健康科学･看護学専攻　卒業　2005.4　京都大学大学院医学研究科　疫学研究情報管理学分野　助手　2006.10　京都大学大学院医学研究科　EBM研究センター　特任助教　2010.4　北海道大学病院　高度先進医療支援センター　助教　2011.12　北海道大学病院　高度先進医療支援センター　データ管理部門　部門長／ 講師　　（2012-2013　キュリー研究所（フランス）、ハッセルト大学（ベルギー） 客員研究員）　2014.7　東京大学大学院医学系研究科 公共健康医学専攻　生物統計学分野　准教授　2014.8　東京大学大学院　情報学環・学際情報学府　准教授 (配置換)　　　　　東京大学大学院医学系研究科 公共健康医学専攻　生物統計学分野 准教授（兼担）

セミナー受講料

49,500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46,200円、　 2名同時申込の場合計49,500円（2人目無料：1名あたり24,750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。
• 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

臨床試験を行う上で、統計学の利用は避けては通れない。統計学に関する初心者並びに苦手意識のある人にとって、臨床試験の企画やそこから得られた結果の解釈においては、どうしても統計学が壁となってしまうことが多い。本講座では、そのような方々を対象に、統計的推測の基本的な考え方をわかりやすく説明するとともに、臨床試験のデザイン及び、臨床試験で日常的に用いられる統計解析手法について、実例を中心に教え、計画書の作成並びに結果を解釈するうえで必須となる統計基礎知識を習得することを目的とする。

セミナープログラム

　１．臨床試験における統計学の必要性　　1-1. はじめに　　1-2. 記述統計と推測統計　　　1-2-1. 記述統計　　　　－変数の尺度を踏まえた分類　　　　－分布を記述する方法　　　　－連続変数の要約指標　　　　－連続変数のグラフ表現　　　　－順序変数・名義変数：要約指標の提示例　　　　－順序変数・名義変数のグラフ表現　　　　－生存時間変数：要約指標の提示例　　　　－生存時間変数と打ち切り　　　　－生存時間変数のグラフ表現　　　　－カプランマイヤー曲線の描き方　　　　－その他，記述統計で利用されるもの　　　　－散布図　　　　－関連性を表す要約指標：相関係数　　　　－直線性以外の関連性の検出　　　1-2-2. 推測統計　　　　－理想的な統計的推測　　　　－標本の特徴と母集団の特徴　　　　－平均を標本の特徴として考える場合　　　　－標本平均から母平均の推測　　　　－症例数と標本平均のバラつき　　　　－中心極限定理　　　　－標本平均の分布を利用して推定　　　　－医学研究でランダムサンプリングは可能？　　　　－点推定　　　　－区間推定：平均の場合　　　　－区間推定：平均以外の場合　　1-3. 試験デザインとその構成　　　　－代表的な試験デザイン　　　　－対照群の必要性　　　　－ランダム化された対照群の有無　　　　－並⾏群間⽐較試験　　　　－クロスオーバー試験　　　　－被験者内同時⽐較試験　　　　－被験者内前後⽐較試験　　　　－外部対照との⽐較　　　　－いつでもランダム化が可能なわけでもない　　　　－コントロールと比較の妥当性　　　　－偏り（バイアス；Bias）　　　　－系統誤差（偏り）と偶然誤差　　　　－バイアスの原因（代表的なもの）　　　　－バイアスの種類　　　　－研究の実施・評価の際のバイアス　　　　－バイアスのコントロール　２．2群の比較　　2-1. 平均値の比較とその推測　　　　－「差がある」とはどのような意味？　　　　－仮説検定における判断基準　　　　－平均値の差の検定：t検定　　　　－αエラーとβエラー　　2-2. 仮説検定の考え方　　　　－仮説検定に伴う判断ミス　　　　－統計的検出力　　　　－症例数と検出力の関係　　　　－臨床試験における症例数設計　　　　－2群比較の優越性試験における症例数設計　　　　－症例数設計に伴う不確実性　　　　－信頼区間と仮説検定の関係　　　　－統計的有意性とその意味　　2-3. 割合の比較、生存時間の比較とその推測　　　　－変数の型と解析方法　　　　－二値アウトカムの効果指標　　　　－割合（proportion）とは　　　　－率（rate）とは、　　　　－比（ratio）とは　　　　－よく使う効果の指標　　　　－生存時間アウトカムの効果指標　　　　－比例ハザード性の導入　　　　－指標の決め方　３．試験計画時において考慮すべき統計的事項　　3-1. Estimandの設定　　　　－Estimandを用いた臨床的疑問の定式化　　　　－中間事象を扱うためのストラテジー　　　　－感度分析とは？　　　　－治験実施時に行うこと　　　　－優越性試験、非劣性試験　　　　－非劣性試験での実施上の注意　　3-2. 症例数設計　　　　－研究計画書（プロトコール）における必要項目　　　　－具体的な計算方法　　3-3. ランダム化の方法　　　　－ランダム化（無作為割付け）　　　　－測定・追跡・解析の妥当性　　　　－結果の不確実性と割付方法　４．結果の報告と解釈　　4-1. ランダム化比較試験報告に関するガイドライン　　4-2. 一般化可能性の検討と部分集団解析

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