※日程が9/29から12/16(木)に延期になりました。
臨床試験論文やプロトコルを読み書きできるようになるために最低限必要な知識を解説!
※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。
~テキストはPDFデータで事前に配布いたします(紙媒体の配布はありません)~
1.臨床研究にどうして統計学が必要なの?
2.勉強したはずなのに、実務で分からなくなるポイントの整理
3.統計データの取り方
3.1 バラツキとバイアス
3.2 交絡
3.3 ランダム化
3.4 盲検化
3.5 本項目の誤解しやすい点、実務でつまづきそうな点の再整理
4.統計データのまとめかた
4.1 データの種類
4.2 度数分布
4.3 平均・標準偏差
4.4 標準誤差
4.5 図示表現(ヒストグラム・箱ひげ図・散布図)
5.データの評価・比較の方法(推定)
5.1 点推定と区間推定
5.2 信頼区間
5.3 比・率・割合
5.4 リスク比とオッズ比
6.データの評価・比較の方法(検定)
6.1 帰無仮説・対立仮説
6.2 第1種の過誤・第2種の過誤
6.3 p値
7.連続する値のデータを評価する
7.1 1標本t検定・2標本t検定
7.2 分散分析
7.3 相関と回帰分析
7.4 重回帰分析
8.分類したデータを評価する
8.1 カイ二乗検定
8.2 Fisher’s exact検定
9.2値データを評価する
9.1 ロジスティック回帰分析
9.2 傾向スコアとは
10.イベント発生までの時間を評価する
10.1 Kaplan-Meier法
10.2 log-rank検定
10.3 Cox回帰
11.多くの人が分からなくなるポイント
11.1 はずれ値をどの様に扱うか?
11.2 明らかに統計がおかしい結果出た場合のチェックのポイント
11.3 検定方法の選択の再認識