サンプルサイズ/エンドポイント設定と適切な統計手法選択/妥当性確認のノウハウ

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本セミナーでは、非臨床試験を統計解析の観点からどのような点に留意してデザインするか、また、試験で得られたデータをどのような方針で解析・正しく解釈し報告するかに関する基礎的な知識と留意すべき事項を解説いたします。

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プログラム

統計の書籍は数多く出版されているが、臨床分野の一部の統計書籍を除き、ある程度の数学的な素養が必要とされるものが多い。  本講座では、数式の使用を極力避け、薬効薬理試験や安全性試験を題材として使用し、ツールとして統計解析ソフトウェアを使うノウハウに主眼を置いた解説を行う。試験の計画段階から統計上の必要事項に留意し、妥当な解析手法を選択し、統計ソフトウェアの出力が正しく解釈し報告できることを目指す。  また、仮説検定のみではなく、書籍が乏しい非線形回帰分析に関してもIC50値の算出を題材として用いて取り上げ、基礎的な事項をやさしく解説する。

  1. 非臨床試験におけるデータ可視化・グラフ作成の重要性
  2. 非臨床試験の統計解析を行う上での基礎的事項
    1. 探索試験と検証試験
    2. 母集団と標本の違い
    3. 測定値の分類の見極め
      • 連続尺度
      • 順序尺度
      • 名義尺度
    4. 正規分布とは
    5. 要約統計量の選択
      1. 平均値と中央値の使い分け
      2. 標準偏差SDと標準誤差SEMの使い分け
  3. 仮説検定の基礎
    1. 仮説検定は二者択一:αエラーとβエラーの問題
    2. 仮説検定の概略手順
    3. 両側検定と片側検定
    4. 検定前のデータの前処理:対数変換
    5. 仮説検定の手法選択ガイド
      1. パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の違い
        • 事例: t検定 (パラメトリック) とWilcoxon順位和検定 (ノンパラメトリック) を比較する
      2. 多重比較の必要性
        • 事例: 複数の用量を設定した試験で多重性考慮はなぜ必要か
      3. 多重比較の各手法の特徴
        • Dunnett検定
        • Tukey検定
      4. 仮説の構造化
        • 試験内で複数の検定を実施する場合の留意点
    6. 統計ソフトウェアの結果帳票の解釈方法
    7. 経時測定データの解析
      1. 時点毎の「輪切り検定」の問題点
      2. 「輪切り検定」を避ける具体的な方法
        • 事例:経時測定データ解析のケーススタディ
    8. 名義尺度に対する分割表型の検定
      1. カイ2乗検定とFisher直接確率検定
      2. 分割表型検定の多重比較への対応
  4. 試験のデザインと結果の報告
    1. 変動因子の考慮
    2. Fisherの三原則
    3. 割付け (群分け)
    4. クロスオーバー試験
    5. 例数設計の重要性
    6. 統計ソフトウェアを用いた例数設計の方法
    7. 試験計画書における解析方針事前記載の重要性
    8. 試験報告書における解析結果記載の留意点
  5. 相関解析
    1. 相関係数の意味
    2. 相関解析の留意点
    3. 多変量の場合:相関係数行列
  6. 回帰分析
    1. 直線回帰
      1. イメージで理解する最小2乗法の原理
      2. 回帰分析の結果出力の見方
        • 事例:検量線
    2. 非線形回帰
      1. イメージで理解する非線形最小2乗法の原理
      2. Sigmoid – Emaxモデル
        • 事例:IC50算出に用いるSigmoid-Emaxモデル
      3. Sigmoid-Emaxモデル回帰分析のコンサルティング事例
      4. 薬物動態解析に用いる1コンパートメントモデル
    3. 回帰分析の留意点
    4. 名義尺度に対するロジスティック回帰分析
  7. まとめ

受講料

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