概要

「まずは論文や研究プロトコルを読み書きできるようになる」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。

こんな方におすすめ

• ・病院関係者（医師、看護師）、教育機関関係者、製薬企業等で統計に関連する業務をしていて、
  　どのようにデータを扱えば良いか困っている方、知識に自身のない方
  ・学術論文のデータを読み取れるようになりたいと思っている方
  ・一日で生物統計の基礎を網羅的に勉強したいと効率的に考えている方

プログラム

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. 傾向スコアとは
   　9.3. 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

受講されることで得られる効果

• ・学術論文や臨床研究プロトコルの統計解析結果を理解して読めるようになる
  
  
• ・医薬品の承認審査に必要な統計解析法や総括報告書に記載された結果を理解できるようになる
  
• ・看護研究の計画やデータ解析を実施し、結果を理解できるようになる
  
• ・自身で臨床データの意味を理解し、解析できるようになる
  
• ・初心者・中級者向けの統計関連の書籍を読むことができるようになる

講師