『統計解析手法の基礎』

1日目(2013年8月26日 13:00～16:30)

• 臨床試験の計画時には解析手法も定める必要がある
• 解析手法を特定しないと症例数を計算出来ない
• 主解析とその他の解析を明確に区別する

• 記述統計と推測統計を明確に区別する
• データには種類がある
• データの分布を図視することは重要である
• データの「位置」と「尺度」をそれぞれ要約する
• 平均値と中央値を正しく使い分ける
• 「正規分布に従う」の意味を正しく理解する
• 標準偏差と標準誤差を正しく使い分ける
• 四分位範囲と範囲は有用なツールである
• データ数が増えると平均値の分布は正規分布に近づく
• データの要約方法と統計手法を関連付ける
• 外れ値を解析から除外するときは細心の注意が必要である

• 帰無仮説と対立仮説を正しく区別する
• 仮説検定では帰無仮説の「あり得なさ」を評価する
• 仮説検定の背理法を理解する
• αエラーとβエラーを正しく理解する
• αエラーとβエラーはトレードオフの関係にある
• なぜ有意水準はいつも0.05なのか
• 検出力を高めるためには症例数を増やす
• p値が大きくても群間差が大きいとは限らない
• 「統計的に有意」と「臨床的に有意」を正しく区別する
• 信頼区間で推定値の取り得る範囲を定量化できる
• 信頼区間のベイズ流解釈は直感的に理解しやすい
• p値よりも信頼区間の方が臨床的有意性を評価しやすい
• 症例数を増やしてもバイアスは低減しない
• 十分な検出力を確保するために症例数を事前に設定する
• 試験中に試験期間や症例数を見直す機会も重要である

• 質疑応答・名刺交換

2日目(2013年8月27日 13:00～16:30)

• 割合と率を正しく使い分ける
• 有症割合と発症率の違いを正しく理解する
• 相対リスクと絶対リスクを正しく使い分ける
• NNTの計算方法と解釈の仕方を理解する

• t検定とウイルコクソン検定を正しく使い分ける
• カイ2乗検定とフィッシャーの正確検定を正しく使い分ける
• CMH検定の使い方を理解する
• 相関係数とそのp値や信頼区間を正しく解釈する
• 分散分析と回帰分析を統一的に理解する
• 相関係数と寄与率の関係を理解する
• 交絡、交絡因子、偽相関を正しく理解する
• 重回帰分析で交絡因子を調整する

• オッズ比の計算方法を理解する
• ロジスティック回帰分析でオッズ比を推定できる
• ロジスティック重回帰分析と調整オッズ比

• 生存時間解析では打ち切りを考慮する必要がある
• ハザードとハザード比の意味を理解する
• カプラン・マイヤー曲線の描き方を正しく理解する
• 複数のカプラン・マイヤー曲線をログランク検定で比較する
• ログランク検定とCMH検定の関係を理解する
• ハザード比をコックス回帰モデルで推定する

• 検定を何回も繰り返すとαエラーが増大する
• ダネット検定とチューキー検定を正しく使い分ける
• 多群の研究では統計的有意性を検出しにくい
• 多変量解析でも多重性の問題は存在する
• 試験中に有効性を解析するときは中間解析手法を用いる

• 交絡と交互作用を区別する
• サブセットの解析では交互作用の検定を重視する

• 質疑応答・名刺交換