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これから統計解析を学ぶ臨床試験/臨床研究担当者のためのサンプルサイズ計算/症例数設定の考え方

これから統計解析を学ぶ臨床試験/臨床研究担当者のためのサンプルサイズ計算/症例数設定の考え方

~統計的仮説検定の基礎 / 症例数計算に必要な考え方~
オンライン 開催

概要

本セミナーでは、臨床開発担当者・研究者など統計の非専門家を主な対象として、統計的仮説検定の基礎 (帰無仮説・p値・第1種/第2種の過誤・検出力) から出発し、症例数計算に必要なすべての概念をゼロから体系的に解説いたします。

配信期間

  • 2026年9月14日(月) 10時00分2026年9月27日(日) 16時30分

お申し込みの締切日

  • 2026年9月14日(月) 10時00分

修得知識

  • 症例数計算の根拠となる統計的仮説検定の考え方と各パラメータ (α・β・Δ・σ) の意味
  • 連続量・二値・生存時間アウトカムごとの症例数計算の具体的な手順 (R コード付き)
  • 感度分析によるパラメータ不確実性への対処法と、保守的な症例数設定の根拠の示し方
  • 多重性補正・中間解析・非劣性試験など特殊デザインにおける症例数設計の考え方 (R コード付き)
  • 統計家・規制当局とのコミュニケーションに必要な共通言語と、プロトコルで確認すべきポイント

プログラム

 臨床試験を遂行する上で、サンプルサイズ (症例数) の設定は最も重要な統計的作業の一つです。規制当局 (PMDA・FDA・EMA) や倫理委員会への申請・審査においても、「なぜその症例数なのか」を論理的に説明できることが求められます。
 本講座では、臨床開発担当者・研究者など統計の非専門家を主な対象として、統計的仮説検定の基礎 (帰無仮説・p値・第1種/第2種の過誤・検出力) から出発し、症例数計算に必要なすべての概念をゼロから体系的に解説します。
 第2部では連続量・二値・生存時間という主要なアウトカム型ごとの計算方法を、実例を示しながら実践的に学びます。参考として、R コードを示します。Rは無料の統計解析ソフトウエアであり、興味がある方は費用をかけることなくご自身で計算できます。
 第3部では、実際の臨床試験/臨床研究でよくみられる発展的な話題について、多重エンドポイントの多重性補正 (Bonferroni 法・固定順序法) 、中間解析・群逐次デザイン (O’Brien-Fleming 法・α 消費関数・無益性中止) 、非劣性試験・同等性試験といった特殊デザインにおける症例数設計を解説します。
 講義終了後には「自分で計算できる」だけでなく、「統計家への依頼内容を整理できる」「規制当局の指摘に対応できる」レベルの実践力を身につけることを目標とします。

  1. 第1部:臨床試験で使う統計の基礎と症例数設定の考え方
    • 統計的仮説検定の基礎 (帰無仮説・p値・第1種/第2種の過誤・検出力) から出発し、症例数計算に必要なすべての概念をゼロから体系的に解説します。
      1. なぜ症例数計算が必要か
        • 規制当局・倫理委員会・スポンサーから問われる「3つの数字」
      2. 症例数が少なすぎる・多すぎる試験の失敗例
      3. 統計的仮説検定の枠組み
        • 帰無仮説・対立仮説・棄却域
      4. p値の正しい意味と世界的な誤用問題
        • ASA 声明
        • 片側 vs 両側検定
      5. 第1種の過誤 (α) ・第2種の過誤 (β) ・検出力 (Power) の3者関係
      6. 症例数を決める4つの要因と感度分析
        • 有意水準α
        • 検出力1-β
        • 効果量Δ
        • ばらつきσ
      7. 効果量と臨床的意義最小差 (MCID)
        • 設定の根拠と実務的アドバイス
      8. エンドポイントの種類と統計的検定・効果指標の対応
        • 連続量
        • 二値
        • 生存時間
      9. 非統計家が陥りやすい5つの誤解
  2. 第2部:アウトカム種別の症例数計算
    • 連続量・二値・生存時間という主要なアウトカム型ごとの計算方法を、実例を示しながら実践的に学びます。
      1. 連続量アウトカムの症例数計算
        • 2標本 t 検定・Cohen’s d
      2. 感度分析
        • Δ と σ の影響を等高線マップで可視化
        • 保守的推定の重要性
      3. 不等割付・検出力 80% vs 90% の影響と症例数計算書への記載事項
      4. 二値アウトカムの効果指標の選択と計算
        • リスク差
        • リスク比
        • オッズ比
      5. 二値アウトカムの症例数計算
        • 正規近似・Fisher 正確検定・脱落補正
      6. 生存時間解析の特殊性
        • 打ち切り
        • KM曲線
        • ハザード比
        • 比例ハザード性の仮定
      7. Schoenfeld 公式によるイベント数設計
      8. 非比例ハザード (免疫療法の遅延効果など) への対応
        • Lakatos 法の活用
  3. 第3部:特殊デザインの症例数設計
    • 実際の臨床試験/臨床研究でよくみられる発展的な話題について、多重エンドポイントの多重性補正、中間解析・群逐次デザイン、非劣性試験・同等性試験といった特殊デザインにおける症例数設計を解説します。
      1. 多重エンドポイントと多重性 (OR 条件)
        • FWER
        • Bonferroni 補正
        • 固定順序法
      2. Co-primary エンドポイント (AND 条件) の検出力と症例数への影響
      3. 中間解析の統計的問題と群逐次デザイン
        • O’Brien-Fleming法
        • α 消費関数
      4. 無益性中止 (条件付き検出力) ・IDMC の役割と機密管理
      5. 非劣性試験・同等性試験の設計
        • 非劣性マージン M の設定と規制要件
      6. 非劣性 Win-Win 戦略:成立後の優越性検定とアウトカム別計算
      7. 実践チェックリストと R 関数クイックリファレンス
  4. 質疑応答

講師

  • 柏原 康佑
    東京大学医学部附属病院 臨床研究推進センター 研究者主導試験推進部門 データサイエンス室
    データサイエンス室長 特任講師

主催

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 38,200円 (税別) / 42,020円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名受講割引

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 請求書は、代表者にご送付いたします。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
  • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

  • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
  • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
  • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

アーカイブ配信セミナー

  • 「ビデオグ」を使ったアーカイブ配信セミナーとなります。
  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCなどからご視聴ができます。
  • お申し込み前に、 視聴環境 をご確認いただき、 視聴テスト にて動作確認をお願いいたします。
  • 別途、ID,パスワードをメールにてご連絡申し上げます。
  • 視聴期間は2026年9月14日〜27日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
  • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

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