医師への説得力向上にむけたMR/MSLにおける医学統計の基礎知識入門

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医療研究に関する統計法はさまざま存在しますが、それらの統計法の特徴を知った上で結果を適切に解釈し、研究結果の説明をする必要があります。  今回、それを可能とするために必要な知識、例えばなぜさまざまな種類の統計が存在しているのか、どのような方法で適切な統計を選択しているのか、統計法の1方法である検定の結果はどのように適切に解釈するのか、論文での統計結果が正しいか、それとも“ごまかし”なのかをどのように見抜くのか、そして研究結果を適切で効果的に説明するコツは何か、などについて解説する予定です。

  1. 検定と推定
    1. 統計の必要性
      • そもそもなぜ統計が必要なのか
    2. 検定の意味
      • 検定とは何か
      • 検定結果P値は何を示すのか
      • P値から何が言えるのか
    3. 推定の意味
      • 推定とは何か
      • 推定結果から何がわかるのか
    4. 検定と推定の関係
      • 検定と推定にはどのような関係があるのか
  2. 適切な統計法の選択法
    1. 統計法の種類
      • 統計法はなぜ多数存在するのか
    2. データの種類
      • データにはどのような種類があるのか
      • データに種類に違いがあるのはなぜか
      • データの種類の区別上の問題点は何か
    3. データの種類の違いによる統計法の選択法
      • データに種類に違いにより統計法が異なるのか
      • データに種類に違いにより選択すべき統計法はどれか
  3. 統計学的観点からみた臨床試験結果の解釈
    1. 研究形式にどのような種類があるのか
      • ランダム化比較研究、コホート研究、ケース・コントロール研究など
    2. 研究形式の違いにより統計法は異なるのか
      • 相対比、オッズ比など
    3. 統計の“ごまかし”を見破る方法
      • 論文上の統計法の記載をチェック
      • 臨床試験のエンドポイントをチェック
      • 第1の過誤と第2の過誤の問題を解決しているかをチェック
  4. 統計結果を適切、効果的に伝えるコツ
    1. 統計結果の効果的な示し方
    2. 研究の“ごまかし”がないかどうかを伝える
      • 研究形式に合った統計結果を示す、など
    3. 必要対象数が適切かどうかを伝える
      • 対象者数の算出法のチェック法とその判定の報告

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