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【Webセミナー(アーカイブ配信)】

効率よく実験を進めるための実験計画と
必要サンプルサイズの考え方と結果の正しい解釈

~具体的な事例をExcelの使い方も含め豊富に紹介~

<< ツール(EXCELやEZR)を使ったサンプルサイズ設計の実際>>
~具体的な事例をExcelの使い方も含め豊富に紹介し、すぐに応用できる即戦力を身につけます

<サンプルサイズ計算の実例(t検定、クロスオーバー、カイ2乗検定など)を紹介>

~ 不必要にサンプルをたくさん用意してませんか ~
~ 効率の悪い実験計画をたててませんか ~
~ 結果に交絡が含まれたため結果を正しく解釈できずやり直しを余儀なくされていませんか ~


 
日時 【会場受講】 2020年12月7日(月)  10:30~16:30
【アーカイブ受講】 2020年12月21日(月)  ごろ配信予定(視聴期間:配信後10日間)
会場 【会場受講】 東京・品川区大井町 きゅりあん  4F 研修室
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【アーカイブ受講】 Webセミナー ※会社・自宅にいながら学習可能です※  
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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
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  1名申込みの場合:受講料( 定価:35,200円/S&T会員 33,440円 )

 35,200円 ( S&T会員受講料 33,440円 ) 
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※1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
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※他の割引は併用できません。
配布資料・会場受講:製本テキストとPDFテキスト(印刷可)
・アーカイブ配信受講:PDFテキスト(印刷可)
  ※開催日以降にダウンロード可能となります。
    (開催2日前を目安に、ダウンロード可となります)
  ※セミナー資料は、電子媒体(PDFデータ/印刷可)をマイページよりダウンロードいただきます。
  ※ダウンロードには、会員登録(無料)が必要となります。
オンライン配信【WEBセミナー:アーカイブ受講対応セミナー】
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  以下のサンプル動画が閲覧できるかを事前にご確認いただいたうえで、お申し込みください。 

   ≫ テスト視聴サイト【ストリーミング(HLS)を確認】  ≫ 視聴環境
備考資料・昼食(会場受講のみ)付

※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※(会場)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。

セミナー講師

(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

一般に実験研究は、資源(時間、費用など)がかかります。また、要した資源に見合うだけの成果(結果)を得ることが重要です。
しかしながら実際には、さほどの精度が必要ないにも関わらず不必要にサンプルをたくさん用意したり、効率の悪い実験計画をたてたり、ひどい場合は、結果に交絡が含まれたため結果を正しく解釈できずやり直しを余儀なくされたり、といったことが起こりがちです。
こういったことを回避し、効率よく実験を進めるための計画の方法を本講座ではご紹介致します。

<講習会のねらい>
本講座では、実験計画法とサンプルサイズの設計で最低限必要な基礎知識を徹底的に解説します。
また、具体的な事例をExcelの使い方も含め豊富に紹介し、すぐに応用できる即戦力を身につけます。

セミナー講演内容

1.実験計画法に必須の考え方
  1.1 フィッシャーの3原則
  1.2 交絡
  1.3 局所管理

2.実験計画法基礎
  2.1 乱塊法
  2.2 ラテン方格法
  2.3 要因実験
  2.4 主効果と交互作用
  2.5 分散分析

3.サンプルサイズの設計の基礎
  3.1 サンプルサイズの設計とは
  3.2 検出すべき差
  3.3 第一種の過誤(α)
  3.4 第二種の過誤(β)
  3.5 検出力

4.基礎となるサンプルサイズの計算式
  4.1 標準正規分布
  4.2 平均値の差の分布
  4.3 エフェクトサイズ
  4.4 計算式の導出

5.サンプルサイズ計算の実例
  5.1 平均値の比較:1標本t検定
  5.2 平均値の比較:対応のあるt検定
  5.3 平均値の比較:対応のないt検定
  5.4 平均値の比較:非劣性検定
  5.5 平均値の比較:クロスオーバー研究
  5.6 平均値の比較:1標本カイ2乗検定
  5.7 割合の比較:対応のある検定
  5.8 割合の比較:割合の差のカイ2乗検定
  5.9 割合の比較:割合の差の非劣性検定

6.ツールを使ったサンプルサイズ設計の実際
  6.1 Excelを使ったサンプルサイズの設計
  6.2 EZRを使ったサンプルサイズの設計


       □質疑応答・名刺交換□