サンプルサイズとは、研究に必要なサンプル (参加者、動物など) の数のことで、研究が実施可能かどうかを判断する重要な要素のひとつです。いたずらにサンプルサイズを増やしてもお金と時間の無駄ですし、逆に少なすぎると研究の明確な結論が得られず研究自体が台無しになってしまいます。
　本講座ではサンプルサイズ設計の基本的な考え方と、具体的な事例による計算方法を多数紹介します。

1. 第1部. 基本概念
   1. サンプルサイズとは
   2. フィッシャーの紅茶の実験
   3. サンプルサイズ設計はなぜ重要か
   4. 帰無仮説と対立仮説
   5. 第一種の過誤
   6. 第二種の過誤と検出力
2. 第2部. 検出すべき差
   1. 医学的に意味のある差
   2. 主要評価項目
   3. サンプルサイズ設計に必要な項目
   4. 感度分析
   5. 研究開始後の問題
3. 第3部. 基礎となるサンプルサイズの計算式
   1. 標準正規分布と第一種の過誤
   2. 標準正規分布と検出力
   3. 平均値の差の分布
   4. エフェクトサイズ
   5. 計算式の導出
4. 第4部. サンプルサイズ計算の実例
   1. 平均値の比較:1標本t検定
   2. 平均値の比較:対応のあるt検定
   3. 平均値の比較:対応のないt検定
   4. 平均値の比較:非劣性検定
   5. 平均値の比較:クロスオーバー研究
   6. 平均値の比較:クラスター割り付け研究
   7. 割合の比較:1標本カイ2乗検定
   8. 割合の比較:対応のある検定
   9. 割合の比較:割合の差のカイ2乗検定
   10. 割合の比較:割合の差の非劣性検定
5. 第5部. ツールを使ったサンプルサイズ設計の実際
   1. Excelを使ったサンプルサイズの設計
   2. EZRを使ったサンプルサイズの設計
• 質疑応答・名刺交換