☆研究デザインに”合わせた”、目的としたデータを得るための統計手法をきちんと選べるようになる！

☆医療分野における最新の解析方法の情報もお届けします

臨床研究の基本的なデザインに合わせた

統計手法の選び方

≪研究目的の決定/臨床研究の構造/バイアスの対処/単変量・多変量解析/研究報告…etc≫

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

統計学の知識が必要なのは研究をデザインする時、つまり、データをとり終えた後ではなく、研究を実施に移す前です。しかし、臨床研究のデザインに関する著書では、一般に、統計手法の選択に関してあまりページが割かれていません。おそらく、正しくデザインされた研究であれば手法の選択時にそれ程頭を悩ます必要がないからかもしれません。しかし、問題のある研究デザインでデータを集めてしまってから統計手法を選択するという困難な状況に陥る医療従事者が多い現状を考えれば、研究デザインに合わせた統計手法の選択方法を、もっと系統的に学ぶ必要があると思われます。

◆受講後、習得できること

研究デザインの方法（実験的研究・観察的研究の違い）
統計手法選択のポイント（単変量解析・多変量解析の使い分け）
発展的な内容（医療分野の発展に伴う最新の解析方法の情報）

◆講演中のキーワード

医療統計学、臨床研究、研究デザイン、実験的研究、観察的研究、バイアス

担当講師

横浜薬科大学 医療統計学客員教授 奥田千恵子 先生

■経歴
１９８６年―１９９３年　京都府立医科大学麻酔学教室講師
１９９３年―２０１１年　財団法人ルイ・パストゥール医学研究センター
基礎研究部医療統計部門研究員
２０１１年―　　　　　　横浜薬科大学医療統計学教授
京都府立医科大学麻酔学教室客員教授
２０１８年―　　　　　　現職

■専門および得意な分野・研究
医療統計学、生物統計学、プログラミング、メディカルライティング

■本テーマ関連学協会での活動
日本集中治療医学会機関誌“Journal of Intensive Care”　統計アドバイザー
日本病院薬剤師会雑誌　編集委員、統計アドバイザー

セミナープログラム（予定）

１．研究目的を決める
１．１　疑問を「リサーチ・クエスチョン」に落とし込む
１．２　目的による臨床研究の分類

２．臨床研究の構造
２．１　実験的研究と観察的研究
・　因果関係を調べるための研究デザイン
・　データ収集法
２．２　ＰＩＣＯ／ＰＥＣＯに当てはめる
２．３　Patient（研究対象）
・　適格基準の設定
２．４　Intervention（介入）／Exposure（暴露）
２．５　Control（対照）
２．６　Outcome（転帰）
・　研究目的に合ったアウトカム指標
２．７　ＰＩＣＯ／ＰＥＣＯに当てはまらない研究

３．バイアスを防ぐ
３．１　ランダムとバイアスの違い
・　臨床研究におけるバイアスとは
３．２　実験的研究におけるバイアスの対処法
・　ランダム割り付け
・　盲検化（マスク化）
３．３　観察的研究におけるバイアスの対処法
・　ランダム抽出
・　マッチング
・　交絡とは

４．研究デザインに合った統計手法を選ぶ
４．１　データの属性を見分ける
４．２　記述統計と推測統計の違い
４．３　記述統計
・　ベースライン特性の記述
４．４．推測統計
・　仮説検定と区間推定

５．実験的研究における群間比較（単変量解析）
５．１　数値データの群間比較
５．２　カテゴリデータの群間比較
５．３　生存時間データ解析

６．観察的研究における交絡因子の調整（多変量解析）
６．１　一般的な多変量回帰分析
６．２　高度な統計モデルによる解析

７．研究の報告の仕方
７．１　報告の標準化（CONSORT声明、STROBE声明）
７．２　フローチャート

８．研究デザインを見直す
８．１　サンプルサイズの見積もり
８．２　欠測値の扱い
８．３　新しいランダム化比較試験（ＲＣＴ）
・　従来のＲＣＴの限界
・　疑似的ＲＣＴ（傾向スコア、外部データを組み込んだＲＣＴ）
・　プラグマティックＲＣＴ

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

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●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
（全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
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