薬物動態分野 (非臨床) で用いる基本統計学

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本セミナーでは、演者の薬物動態研究での経験から知っていた方が良いと思われる基礎統計について解説いたします。

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プログラム

我々は薬物動態試験を行い、数値データを得、それを解析することにより、生体で起きている現象を理解しています。このデータは妥当な結果なのか、異常値なのか、そのデータは、N=1のデータなのか、複数のデータなのか、データのばらつきを考えて理解しなければなりません。  しかし、統計を考慮してデータを理解している人は少ないという印象を持っています。平均値のみで、差を議論していることも多くあります。平均値といっても算術平均、幾何平均、調和平均があります。算術平均が多く使われますが、それは妥当でしょうか? バイオアベイラビリティの計算はどういう計算をするのが良いのか、通常計算していることも、改めて聞かれるとどうだろうと思うことはあると思います。相関係数はいくつ以上で統計的に有意でしょうか?また、相関と回帰は同じと思って使っている方も見受けられます。差がある、ないの判断を客観的にするには、やはり統計が必要です。薬物動態研究ではそれほど多くの統計を用いることはありません。薬効・毒性で用いる統計を用いないこともあります。  本セミナーでは、演者の薬物動態研究での経験から知っていた方が良いと思われる基礎統計について、情報共有したいと考え、企画させていただきました。演者は、非臨床薬物動態研究者であり、統計学の専門家ではありませんので、詳細な統計の話はできませんが、薬物動態分野で使っている統計について、無知だった頃の恥ずかしい経験も含め紹介させていただきます。

  1. 基本統計量
    • 平均値、中央値、標準偏差、歪度、尖度
    • ヒストグラム
    • 正規分布 対数正規分布
    • 幾何平均
    • バイオアベイラビリティの計算
    • 個体間変動、個体内変動、変動係数
    • 自由度について
    • 標準偏差と標準誤差
    • 外れ値の棄却
    • 演習
  2. 2群の比較
    • 検定と信頼区間
    • 対応のあるt検定
    • 対応のないt検定
    • 等分散が仮定できないt検定
    • ノンパラメトリック検定
    • 検出力
    • 演習
  3. 多群の比較
    • 多重検定
    • 分散分析
    • 1元配置分散分析
    • 2元配置分散分析
    • Fisherのt検定、Dunnet、Tukey
    • 演習
  4. 相関と回帰
    • 相関
    • 回帰分析
    • 重回帰分析
    • 演習
  5. モデル解析での統計
    • 最適パラメータと標準偏差
    • 赤池の情報量基準 (AIC)
  6. 質疑応答

統計解析の例

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