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ゼロから学ぶ医薬統計講座:基礎からJMP実習

1日目:基礎編 2日目:PCを用いた実習 ※1日目のみ、2日目のみのお申込みも可能です

このセミナーは受付終了しました。
セミナーに関するご質問はこちらからお問い合わせください。

開催日 2018年7月24日 開始:16:30 | 終了:10:00 | 開場:10:30
2018年7月25日 開始:16:30 | 終了:10:00 | 開場:10:30
会場 [東京・御茶ノ水]中央大学駿河台記念館5階570
東京都千代田区神田駿河台3-11-5[東京・御茶ノ水]中央大学駿河台記念館5階570[地図]
※地図は若干の誤差が生じる場合があります。詳細は主催者よりご連絡いたします。

講師 慶應義塾大学医学部附属病院臨床研究推進センター 生物統計部門 佐藤 泰憲 氏
定員 30名
主催 株式会社 情報機構
受講備考 1名69,120円(税込、資料・昼食付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名58,320円
*学校法人割引;学生、教員のご参加は、1名38,340円

★「基礎編」と「JMP実習編」、それぞれ1日間のみの参加も可能です★
『基礎編(7月24日)』のみのお申込みの場合
 1名46,440円(税込)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名35,640円

『JMP実習編(7月25日)』のみのお申込みの場合
 1名54,000円(税込)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名43,200円

  *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料割引
 『基礎編(3月22日)』のみのお申込みの場合、1名23,220円(税込)
 『JMP実習編(3月23日)』のみのお申込みの場合、1名30,780円(税込)
関連資料

概要

申込要領
以下、申込要領をご了承のうえお申込み下さい。

<申込要領>
※受講料のお支払いは、原則として開催日までにお願いいたします。
  当日会場でのお支払いも可能です(請求書に同封の振込連絡書にてその旨ご連絡下さい)。

※申込後、ご都合により講習会に出席できなくなりました場合は、代理の方がご出席ください 。
 止むを得ず欠席の場合、弊社事務局迄ご連絡下さい(受付時間9:00-17:00)。
 以下の規定に基づき、料金を申し受けます。
 開催日から逆算(土日・祝祭日を除く)して、
  講座5日前以前での欠席のご連絡:受講料は頂戴いたしません
  講座3日前~4日前での欠席のご連絡:受講料の70%
  講座当日~2日前での欠席のご連絡:受講料の100%
  セミナー開始後のご連絡なき場合の欠席:受講料の100%

※最小催行人数に満たない場合等、事情により中止になる場合がございます。
   講座の中止・延期に伴う、会場までの宿泊費・交通費等(キャンセル料含)の補償は
   致しかねますのでご了承ください。

詳細はhttp://www.johokiko.co.jp/seminar_medical/AA180710.php

セミナーポイント
■はじめに
1日目では 「まずは医学論文や臨床研究プロトコルを読めるようになる」ために最低限必要な知識を解説し、用語理解から統計知識の活用法までをサポートする初学者向けの講座です。特に、わかった気になってつまづきがちな「統計用語」について、概念・考え方から具体例をまじえてわかりやすく解説します。
 また、初心者がよく抱く疑問点や勘違い・混乱する点を解説することで、ゼロから理解を深め、自身で解析をする時に基本的な事項で実務が詰まる事のないようすることができます。

2日目では、第1日目の講義で学んだ医薬統計の考え方を実際に目で見て,体験することを目的とし,統計パッケージJMPを用いてデータ集計,データ解析を実習形式で学びます。
 実習を通して、実際の解析時に何処でつまずき安いか理解し、コンピュータの前で「教科書で学んだことと違う・・・」「一回覚えたはずなのに・・・。」とならない事を目指します。

■講演中のキーワード
 臨床研究、医学データ、研究デザイン、統計解析、データの取り方・まとめかた
 JMP、データ集計、作図、統計解析

■受講後、習得できること
 臨床研究のデザイン 医薬データ解析の基礎
 JMPの基本操作、データの要約、データの図示、データ解析

セミナー概要

セミナー概要2

セミナー内容
【1日目】 医薬統計 基礎編

1. 医学・薬学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)
 4.6. 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

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
 5.5. 本項目の誤解しやすい点、実務でつまづきやすい点の再整理

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
 6.4. 本項目の誤解しやすい点、実務でつまづきやすい点の再整理

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
 7.5. 本項目の誤解しやすい点、実務でつまづきやすい点の再整理

8. 分類したデータを評価する
 8.1. カイ二乗検定
 8.2. 本項目の誤解しやすい点、実務でつまづきやすい点の再整理

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. 本項目の誤解しやすい点、実務でつまづきやすい点の再整理

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
 10.4. 本項目の誤解しやすい点、実務でつまづきやすい点の再整理

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



【2日目】 医薬統計 JMP実習編

1. JMPの使い方
 1.1 解説及び実習

2. データの要約と視覚化
 以下それぞれの作成の目的と解説及び実習と解釈の仕方を学ぶ
  2.1 ヒストグラム(Histogram)を書く
  2.2 箱ひげ図(Box-whisker plot)を書く
  2.3 散布図(Scatter plot)を書く
  2.4 Q-Qプロット(Quantile-Quantile plot)を書く

3. 連続値の解析
 以下それぞれの作成の目的と解説及び実習と解釈の仕方を学ぶ
  3.1 1標本t検定
  3.2 2標本t検定
  3.3 分散分析
  3.4 回帰分析
  3.5 重回帰分析

4. カテゴリカルデータの解析
 以下それぞれの作成の目的と解説及び実習と解釈の仕方を学ぶ
  4.1 カイ二乗検定
  4.2 ロジスティク回帰分析

5. 生存時間解析
 以下それぞれの作成の目的と解説及び実習と解釈の仕方を学ぶ
  5.1 Kaplan-Meier法
  5.2 log-rank検定
  5.3 Cox回帰分析


<実習用PCに関するご注意>
セミナーで使用するPCは弊社にて用意いたします。
お手持ちのPCを希望される方は弊社までお問い合わせください。
 ※持込による値引きはありません。




慶應義塾大学医学部附属病院臨床研究推進センター 生物統計部門
佐藤 泰憲 氏
■ご専門および得意な分野・研究
 数理統計学、生物統計学、疫学、遺伝疫学、臨床試験論、

■本テーマ関連学協会でのご活動
 日本計量生物学会、日本臨床薬理学会、日本癌学会、日本ガンマナイフ治療研究会、
 The International Biometric Society、The International Society for Clinical Biostatistics、American Society of Clinical Oncology






講師

  • 慶應義塾大学医学部附属病院臨床研究推進センター 生物統計部門
    佐藤 泰憲 氏

    ■ご専門および得意な分野・研究
     数理統計学、生物統計学、疫学、遺伝疫学、臨床試験論、

    ■本テーマ関連学協会でのご活動
     日本計量生物学会、日本臨床薬理学会、日本癌学会、日本ガンマナイフ治療研究会、
     The International Biometric Society、The International Society for Clinical Biostatistics、American Society of Clinical Oncology

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