セミナー

【 基 礎 編 】<初心者・苦手とする方にも役立つ>
経時データの統計解析モデル・評価基準の見方と
解析事例から見るノウハウ

~EXCELを使った解析実習を通してノウハウを学ぶ~

※当セミナーは、都合により中止となりました(更新:2020年1月14日)※
<< EXCELデータを事前に配布し、PCにてEXCEL解析実習を行います >>
※開催日の1週間前を目安に配布予定です。
※PCをご持参いただくなくても受講に支障はありません。

 
従来の分散分析や多変量解析、時系列解析では捉えきれないような特徴や傾向を見出すことができます。

~難しい数式を極力排除し、事例に基づいたわかりやすい解説~
~理論的背景だけでなく、具体例を交え実際の解析手法のノウハウを中心に解説~
このセミナーの受付は終了致しました。
日時 2020年1月21日(火)  10:30~16:30
会場 東京・品川区大井町 きゅりあん  4F 第1グループ活動室
会場地図
受講料(税込)
各種割引特典
55,000円 ( S&T会員受講料 52,250円 ) S&T会員登録について
定価:本体50,000円+税5,000円
会員:本体47,500円+税4,750円
S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件
【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン!(1名あたり定価半額の27,500円)
備考資料・昼食付

※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。
主催者より『皆様の研究所や委託試験の実験計画は本当に適性なのでしょうか。』
精度が要求されていないにも関わらず不必要にn数を増やしているケースを含めて,効率の悪い実験計画を立てている場合があります。しかも,厄介なことは,そのことに研究者本人や研究チームが全く気付いていないという事実です。
この点は,ファイザー,GSK,ヤンセン等において,サンプル数(n数)の適正化で大きな実績のある嵜山氏のセミナーを日々の研究・開発に活かしていただきたいものです。
本セミナーでは,具体的な事例をにつきExcelの使い方を含めて豊富に紹介し,すぐに応用できる即戦力を身につけていただくように企画しました。講師である嵜山氏は,グローバル企業にて実験統計,医療統計学をリードし,現場の実験法に革新をもたらしました。グローバル各社の実験法にも大きな影響を与えた講師の渾身のセミナーです。
この機会を活用して参加者の皆様の研究や実験法を見直し,より効率の良い研究に導いていただければ幸甚です。

セミナー趣旨

経時データとは、時間を変えて繰り返し測定することにより得られるデータのことです。
経時データを曲線や直線で「モデル化」することにより、総合的な分析を行うことができます。
また、処理条件別にグループ間の差異についても分析を行うことができます。
さらに一個人に関して繰り返し観察した結果は、相互に相関をもっていたり、個体内変動が大きくなったりする可能性が高いですが、分析においてはこれらも考慮しています。
このような分析によって、従来の分散分析や多変量解析、時系列解析では捉えきれないような特徴や傾向を見出すことができます。
本講座では、こうした経時データ分析について学習します。

◆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にもわかりやすく基礎的な内容で、また補強したい方にも有益な内容となっております。
難しい数式を極力排除し、事例に基づいたわかりやすい解説を主としております。
医療関係者に限らず、経時データを扱うすべての方に実務に即役立つ情報をご提供します。
理論的背景だけでなく、具体例を交え実際の解析手法のノウハウを中心に解説します。

セミナー講演内容

【第1部】経時データ基礎
 1. 経時データとは
 2. 経時データのための分析手法
 3. モデルの複雑性と頑健性
 4. モデルの妥当性
 5. 各種モデルの概要と結果の見方

【第2部】分散分析法
 1. 分散分析法とは
 2. 分散分析表の作成の仕方
 3. 分散分析法における検定
 4. 交互作用とは
 5. 多重比較法とは
 6. 固定因子と変量因子
 7. Excelによる解析事例

【第3部】混合効果分散分析モデル
 1. 混合効果分散分析モデルとは
 2. 1群の場合
 3. 共分散構造の検証
 4. 多群の場合
 5. 多重比較
 6. モデル選択基準
 7. Excelによる解析事例

【第4部】プロファイル分析モデル
 1. プロファイル分析モデルとは
 2. 2群の場合
 3. 多群の場合
 4. モデル選択基準

【第5部】成長曲線モデル
 1. 成長曲線モデルとは
 2. 1群の場合
 3. 多群の場合
 4. モデル選択基準

【第6部】拡張成長曲線モデル
 1. 階層型拡張成長曲線モデル
 2. 各層が1群の場合
 3. 各層が多群の場合
 4. モデル選択基準

【第7部】線形回帰モデル
 1. 線形回帰モデルとは
 2. 1群の場合
 3. 多群の場合

【第8部】ランダム係数モデル
 1. ランダム係数モデルとは
 2. 推定および検定
 3. 部分ランダム係数モデル
 4. モデル選択基準

  □質疑応答・名刺交換□