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1.なぜ臨床試験には統計的な考え方が必要か
a) 効果の評価につきまとうバイアスを考える:無作為化試験への道
b) 対照群としてのプラセボと標準薬をもう一度考える
c) 実験計画と統計処理
d) 並行群間比較の良さとクロスオーバー試験の良さ
2.統計的な考え方
a) 多数のデータの特徴をまとめる記述統計量(パラメーター)用語から
b) 代表値とバラツキの指標
c) 偶然と必然
d) 異なる群間の平均値に意義あるかを考える
・まずは2群の検定から:t 検定
・多群間の検定への拡張と検定の多重性問題
・本格的な多群比較:分散分析
3.検定法に対する(区間)推定法
a) 信頼区間とは
b) 検定法で言えることと、信頼区間で言えること
4.群間の優位性、同等性、非劣性の考え方
a) まず統計的言明の誤りを考える(見逃し vs. 言い過ぎ)
b) 検出力とは?
c) 信頼区間で非劣性を考える
5.ノンパラメトリックな統計
a) データ分布の仮定を忘れる
b) 順位和検定は何を検定しているのか
6.まれだが重大な副作用に対する統計
a)ポアソン分布に基づく考え方
b)臨床試験での重大事象のゼロ観測を解釈する
7.複数の無作為化臨床試験の結果を総合するメタ解析
【質疑応答・名刺交換・個別相談】