1/26 <統計解析を苦手とする方,補強したい方のための> CSR/CTD作成・読解のために必要な 臨床統計解析の解釈,表現方法
イベント名 | <統計解析を苦手とする方,補強したい方のための> CSR/CTD作成・読解のために必要な 臨床統計解析の解釈,表現方法 |
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開催期間 |
2024年01月26日(金)
~ 2024年02月07日(水)
【Live受講】 2024年1月26日(金)10:30~16:30 【アーカイブ受講】2024年2月7日(水)まで受付 (配信期間:2/7~2/21) ※会社・自宅にいながら受講可能です※ |
会場名 | 【Live配信(Zoom使用)受講】もしくは【アーカイブ配信受講】 |
会場の住所 | オンライン |
お申し込み期限日 | 2024年02月07日(水)16時 |
お申し込み受付人数 | 30 名様 |
お申し込み |
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<統計解析を苦手とする方,補強したい方のための>
CSR/CTD作成・読解のために必要な
臨床統計解析の解釈,表現方法
~臨床試験データの統計解析実例を用いて分かりやすく解説します~
< メディカルライティング、臨床計画や開発担当,市販後担当,薬事担当の方々に最適 >
>> 臨床試験データの統計解析実例を通して分かり易く解説
~2群以上のデータ比較、3群以上のデータ比較、質的データの取り扱い、
【Live配信受講者 限定特典のご案内】
当日ご参加いただいたLive(Zoom)配信受講者限定で、特典(無料)として
「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。
オンライン講習特有の回線トラブルや聞き逃し、振り返り学習にぜひ活用ください。 |
講師 |
(株)メドインフォ 代表取締役 医学博士 嵜山 陽二郎 氏
【専門】
医療統計学、薬物動態学、データマイニング、機械学習、医療経済学、臨床研究・疫学研究
【執筆など】
薬効薬理非線形モデリング
(Sakiyama Y.et al. Nippon Yakurigaku Zasshi 2008, 132: 199-206.)
機械学習による薬物動態予測
(Sakiyama Y.et al. Expert Opinion of Drug Metabolism and Toxicology, 2009, 5: 149-169.)
【簡単な経歴】
1993 東京大学医学系研究科博士課程 終了
1993-2014 製薬企業(ファイザー(株)、グラクソスミスクライン(株)など)にて統計解析実務および社員教育に従事
2015- 株式会社メドインフォ設立 代表取締役
【講師紹介】
セミナー趣旨 |
臨床試験(治験を含む)の実施、およびその報告書(CSR/CTD)の作成・読解の際に、統計解析の知識が必要になります。薬剤や疾患の知識がどんなにあっても、統計解析の部分の知識が欠落していると、データの解釈ひいては報告書全体の解釈に苦慮することになります。
本講座では、CSR/CTD作成・読解のために必要な統計解析の考え方、表現方法などを基礎からわかりやすく解説します。
<講習会のねらい>
本講座の内容は、統計解析を苦手とする方、補強したい方を対象にした基礎的内容となっており、難しい数式などを極力排除し、事例に基づいたわかりやすい解説を主としております。メディカルライティング、臨床計画や開発担当,市販後担当,薬事担当の方々にお役に立てる内容となっております。実務に即役立つ情報をご提供します。
<キーワード>
治験総括報告書、ICHガイドライン、CTD、統計解析、データマネージメント
セミナー講演内容 |
【第1部】治験総括報告書・CTD
1. 治験総括報告書・CTDとは
【第2部】臨床試験における統計解析の基礎
1. 統計解析の基礎知識
2. 記述統計
3. 推測統計
【第3部】臨床試験における統計解析の応用
1. 一般化線形モデル
2. 回帰分析
3. 分散分析
4. ロジスティック回帰分析
5. サンプルサイズの設計
6. 実験計画法
【第4部】臨床試験データの統計解析実例
1. 実例1:2群以上のデータ比較
2. 実例2:3群以上のデータ比較
3. 実例3:質的データの取り扱い
4. 実例4:検査値データの取り扱い
5. 実例5:その他の事例の取り扱い
<主なポイント:例題1~11>
・片側検定のイメージ
・両側検定のイメージ
・p値の考え方
・スチューデントのt 検定
・t値の算出
・2群のデータの順位付け(昇順)
・Uを求める式
・ROC曲線
□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。
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