医学研究・論文の理解と説明に欠かせない医学統計入門

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本セミナーでは、医学統計の基礎から検定と推定の基礎と応用、医学論文中の統計結果の解釈、統計手法選択の、統計結果のわかり易い説明ポイントなどを中心に解説いたします。
付属のテキストには、詳細な公式やExcelを用いた事例を用意しております。

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プログラム

本講座は医科学領域の医療情報担当者や学術担当者を対象にEBMに欠かせない統計的な考え方をベースにした知識の修得を目的としています。医学論文やそれに関する学術資料を理解し説明するには2つの事が必要です。1つにはそのテーマについての知識であり、もう一つが医学研究への理解です。この医学研究の理解には統計学の理解が必要になります。  この目的の為に本講座では、医学統計の基礎から検定と推定の基礎と応用、医学論文中の統計結果の解釈、統計手法選択の、統計結果のわかり易い説明ポイントなどを中心に 解説します。付属のテキストには詳細な公式やEXCELを用いた事例を用意しました。(※本講座は分野を絞って基礎から応用まで、組み立てています。)

  1. 医学統計の基礎
    • データの種類からその解析方法を導きます。
    • 母集団と標本の関係から抽出する数を考えます。
      →代表値とばらつき
  2. 分布に関する知識
    • 正規分布、t分布:代表的な分布の性質を確認します
    • 正規化の手段
  3. 関連の指標
    • ピアソンの積率相関係数
    • スペアマンの順位相関係数
    • 相関比、クラメールの関連指数
    • ファイ係数 φ (四分点相関係数) 、カッパ係数 (Cohen’s Kappa)
  4. 回帰分析の特徴と限界
    • 単回帰式、曲線回帰、線形
      (Deming・丹後・標準主軸・臼井)
    • 重回帰式、主成分回帰
      • Passing and Bablok回帰、ブランド – アルトマン分析
    • ロジスティック回帰の原理と応用
  5. 検定と推定・信頼区間 (点推定と区間推定)
    • 検定
      • 平均値
      • 分散
      • 比率
      • 相関係数
      • 回帰係数
    • 信頼区間
      • 平均値
      • 分散
      • 比率
      • 相関係数
      • 回帰係数
  6. 分散分析と多群比較の利用方法
    • 一元配置分散分析の原理と応用
    • 二元配置分散分析の原理と応用
    • 多群比較の種類と用い方
  7. 分割表の解析・独立性の検定、適合度の検定、 マクネマー検定
  8. ROC分析と診断能の評価への利用
    • 2×2分析における感度、特異度、オッズ比、AUC (曲面下の面積) を知る。
    • ROC分析を利用した応用
      (診断能の確認とカットオフ値の推定)
    • ROC分析での比較 (AUCの差)
  9. 医学論文の統計結果を医師にわかり易く説明するためのポイント

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