11/17 ＜統計が専門でない方/苦手な方のための＞ 薬物動態分野（非臨床）で用いる基本統計学 【講義と演習（Excelを使用）】
| イベント名 | ＜統計が専門でない方/苦手な方のための＞ 薬物動態分野（非臨床）で用いる基本統計学 【講義と演習（Excelを使用）】 |
|---|---|
| 開催期間 |
2023年11月17日（金）
10:30～16:30 ※会社・自宅にいながら受講可能です※ |
| 会場名 | Live配信セミナー（リアルタイム配信） |
| 会場の住所 | 東京都 |
| お申し込み期限日 | 2023年11月17日（金）10時 |
| お申し込み受付人数 | 30 名様 |
| お申し込み |
|
＜統計が専門でない方/苦手な方のための＞
薬物動態分野（非臨床）で用いる基本統計学
【講義と演習（Excelを使用）】
「このデータは妥当な結果なのか、異常値なのか」
「相関係数はいくつ以上で統計的に有意なのか」
「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」
受講可能な形式：【Live配信】
＜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を学ぶ＞
『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。
『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でしょうか？』
『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。
＜統計解析の例＞
・平均値、標準偏差の算出・定量法評価・反復投与による変化
・添加剤の影響・薬物間相互作用の有無・線形性・生物学的同等性試験、、等
|
＜教科書には載ってない！薬物動態解析シリーズ＞
～本セミナーは薬物動態解析入門として、 【初級～初中級者レベル】の内容を想定しております～
⇒下記レベル表※の【レベル２ー３】 ※<本セミナーシリーズのレベル感の目安＞
|
| 講師 |
薬物動態塾 / 武蔵野大学 客員教授 加藤 基浩 氏 （元・中外製薬）
専門分野：薬物動態全般、薬物速度論、薬物間相互作用、ヒトクリアランス予測、PK/PD解析、バイオ医薬品の薬物動態
【講師紹介】
| 趣旨 |
＜講習会のねらい＞
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。
＜統計解析の例＞
・平均値、標準偏差の算出
・定量法評価
・反復投与による変化
・添加剤の影響
・薬物間相互作用の有無
・線形性
・生物学的同等性試験
等
■初級、初中級向き
■講義と演習（Excelを使用）
| プログラム |
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
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」（遷移先WEBサイト）よりご確認ください。
- サイト内検索
- ページカテゴリ一覧
- 新着ページ
-
- 7/29 やさしく学ぶ Pythonによる化学プロセス設計の基礎と活用 (2025年07月02日)
- 7/29 技術開発・研究開発チームにおける リーダーシップ・チームマネジメントの基礎講座 (2025年07月02日)
- 7/25 匂いセンシング＆匂いの提示・調合技術の 基礎と応用および研究開発動向 (2025年06月30日)
- 7/23 目的・種類・顧客ニーズに沿った 洗浄化粧品開発時における処方設計/評価/安全性確保 (2025年06月30日)
- 7/25 高分子膜のガス透過メカニズムと 高分子ＣＯ２分離膜の技術動向 (2025年06月30日)
- 7/30 高周波対応FPC材料とFPC形成技術開発 (2025年06月30日)
- 7/23 生成AIを用いた 戦略的規制要件対応セミナー (2025年06月30日)
- 7/28 積層セラミックコンデンサ（MLCC）の 材料設計、製造プロセス技術 (2025年06月30日)
- 10/23 絶縁破壊・劣化の基礎、測定・劣化診断と 高分子絶縁材料の高機能化 (2025年06月30日)
- 7/29 CFRP向けマトリックス樹脂の設計・開発、トレンド把握と 炭素繊維複合材料の最新技術動向 (2025年06月30日)
