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苦手意識をお持ちの方や初任者の方でもわかりやすいと好評の講座です!

臨床開発担当者のための医薬統計 基礎講座

~正規分布/推測統計/t-検定/仮説/分散分析/回帰分析/実験計画法応用/サンプルサイズ…など~

※受付を終了しました。

通信講座概要

略称
医薬統計基礎
通信講座No.
ce190702
開催日
2019年07月23日(火)
講師
(株)メドインフォ 代表取締役 嵜山陽二郎 氏
講師の経歴
《ご専門》
 医療統計学
《ご略歴》
 1983-87年 東京大学理科Ⅱ類入学~東京大学薬学部卒業
 1987-1993年 東京大学大学院修士課程、博士課程修了(医学博士)
 1993-1999年 東京都老人総合研究所、国立長寿医療研究センターにて、
         画像解析の業務に従事
 1999-2007年 ファイザー株式会社中央研究所にて、職員を対象とし100回を超える
         統計解析の授業を実施、非臨床薬理試験における統計解析支援。
 2007年 ファイザー株式会社中央研究所が閉鎖
 2008年 日本薬理学雑誌に発表した論文は、薬理試験においてExcelソルバーの
      非線形モデルを導入した最初の試みとして話題となる1)。
 2009年 ファイザー株式会社英国サンドウィッチ研究所における主要な業績の一つとして、
      機械学習モデルを薬物動態に応用した最初の試みが、
      エキスパートオピニオンジャーナルに掲載される2)。
 2009-2013 グラクソスミスクライン株式会社、ヤンセンファーマ株式会社、
       フェリングファーマ株式会社にて医学情報・統計解析担当を歴任
 2015- アスペンジャパン株式会社 メディカルアフェアーズ部 部長
他にも、これまで40報を超える学術論文を執筆し、非臨床・臨床研究の解析手法において
多数の研究業績を有する。国際学会発表5回、国際薬物動態予測学会の座長、
製薬企業スタッフ対象の講演会など多数の実績あり。現在運営中のサイト
「医療統計学は超簡単!」「医療英語は超簡単!」は人気サイトとなっている3) 。

1)Sakiyama Y., Ohashi K. and Takahashi Y. Application of nonlinear regression model to sigmold dose-response relationship in pharmacological studies. Nippon Yakurigaku Zasshi 2008, 132: 199-206.
2)Sakiyama Y. The use of machine learning and nonlinear statistical tools for ADME prediction. Expert Opinion of Drug Metabolism and Toxicology, 2009, 5: 149-169.
3) 医療統計学は超簡単!(http://iyakustat.info/)
医療英語は超簡単!(http://iyakutrans.info/)  
価格
1名で受講した場合: 49,980円(税込)
2名で受講した場合: 49,980円(税込)
3名で受講した場合: 64,800円(税込)
※4名以上で受講される場合はお問い合わせ下さい。
価格関連備考
1口2名まで49,980円(税込)
※同一法人より3名以上受講の場合、1名につき21,600円(税込)でご受講いただけます。
※請求書はお申し込みを受理次第、発送させていただきます。  
スケジュール
※請求書はお申し込みを受理し次第、発送いたします。

7月23日(火) 第1講 テキスト配本
8月23日(金) 第1講 演習問題回答締切(必着)  第2講テキスト配本
9月24日(火) 第2講 演習問題回答締切(必着)  第3講テキスト配本
10月24日(木) 第3講 演習問題回答締切(必着)
11月14日(木) 修了書送付  
趣旨
医療従事者の多くは「学位論文を書くために仕方ないから統計学を勉強する」「データを集計し報告書を作成する上で必要だから勉強する」「看護研究に必要だから勉強する」というマインドです。不要であれば出来たら避けたい、つまり統計学が嫌い、苦手という人が多いのが実状です。
身近に教えてくれる人もいないので仕方がないから本で勉強します。しかし、統計学の初心者が陥りやすい間違いとして、数理統計学の本から統計学を勉強しようとする点があります。そもそも数理統計学の本を書く人は、統計学の専門家・統計学者であり、統計学の理論に関してはプロフェッショナルです。統計学者の職務は統計学の新しい理論を考案することであり、複雑な数式の考案とそれを裏付けるためのプログラミング、モデリング/シミュレーションといったといったプロセスを踏むため、素人が分からないのは当然なのです。したがって、初心者は数理統計学の本には手を出さない方がいいのですが、世の中の統計本は数理統計学の本の方が圧倒的に多いため、手を出してしまうのも仕方ないのです。統計学が苦手な人が多い原因は他にもたくさんありますが、実は統計学は決して難しい学問ではなく、実生活に即したとてもわかりやすい学問なのです。
統計学がわかるようになるまでの道のりは、それほど長いものではありません。例えば英語がスラスラとしゃべれるようになるのは、レベルにもよりますが何年もかかるのが普通です。1年英会話学校に通ってもまともにしゃべれない人がほとんどです。しかし統計学の場合、1年、いや、半年もしっかり勉強すれば、わかるというだけでなく、実際に手持ちのデータをスラスラ解析し、その結果の解釈もできるようになります。ただし、その勉強の仕方を教える人が少ないというのも現実であり、教育環境を充実させることも大切で、その一環として本通信講座を企画致しました。  
プログラム

第1講:統計解析の考え方

 1.統計学の2本柱:記述統計と推測統計
  1.1 統計学はなぜ重要か
  1.2 統計学で重要な記述統計と推測統計
 2.測定値と正規分布を理解する
  2.1 測定値の多くは正規分布
  2.2 確率密度と正規分布
 3.記述統計を理解する
  3.1 平均と分散・標準偏差
  3.2 散布図
  3.3 度数分布表とヒストグラム
 4.推測統計を理解する
  4.1 母集団と標本
  4.2 標準誤差と信頼区間
  4.3 標本分散と母分散
 5.t-検定を理解する
  5.1 仮説検定の概要
  5.2 t-検定の方法
                   【演習問題】
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第2講:統計解析実施について

 1.統計解析の理解に必要なExcel関数
  1.1 色々なExcel関数
  1.2 記述統計で役に立つExcel関数
 2.Excelを使ってカイ2乗検定を行う
  2.1 2×2クロス表の作成
  2.2 観測度数と期待度数
  2.3 カイ2乗統計量と検定
 3.Excelを使って分散分析を行う
  3.1 分散分析の概要
  3.2 分散分析で役に立つExcel関数
  3.3 分散分析表を作成する
 4.Excelソルバーを使って回帰分析を実行する
  4.1 Excelアドインのソルバーの設定
  4.2 ソルバーを使って直線回帰分析を行う
  4.3 ソルバーを使って重回帰分析を行う
 5.Excelソルバーを使ってロジスティック回帰分析を実行する
  5.1 ロジスティック回帰分析の概要
  5.2 ソルバーを使ったロジスティック回帰分析(1変数)
  5.3 ソルバーを使ったロジスティック回帰分析(2変数)
                   【演習問題】
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第3講:実施事例からみた実務のポイント

〈主旨〉統計解析の基礎知識と基本的な解析技術を習得したら、次にはこれらをどのように実務に活かすかが大切です。具体的事例をとり上げながら、実務へ応用するべきポイントを紹介します。

 1.臨床試験と統計学
  1.1 臨床試験の概要
  1.2 前向き研究と後ろ向き研究
  1.3 臨床試験に必要な統計学
  1.4 メタアナリシス
 2.実験計画法を理解する
  2.1 フィッシャーの3原則
  2.2 要因実験
 3.実験計画法応用
  3.1 分割実験
  3.2 効果と交互作用
  3.3 直交表
 4.サンプルサイズを計算する
  4.1 サンプルサイズと有意水準
  4.2 独立2群におけるサンプルサイズの計算
  4.3 割合の比較におけるサンプルサイズの計算
                   【演習問題】  
キーワード
臨床,生物,統計,症例数,解析,通信,セミナー,本