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- 実験計画法の基本となるランダム化の方法と解析について学びます
- ランダム化を伴う比較におけるFisher’s nullとNeyman's nullについて因果推論をもとに学びます
- アウトカムや効果指標に着目してランダム化比較試験における共変量調整について学びます
治療や施策などの2つ以上の介入のいずれが効果的かを判断するにはランダム化比較試験が基本となります。ランダム化には様々な工夫があり、試験参加者の特徴の違いや時間的傾向などの系統的な誤差と関連する要因にどのように対処するかを考えて、ランダム化の方法を適用する必要があります。ランダム化比較試験から得られたデータに対する解析方法はいくつかありますが、いずれの試験参加者にも効果が無いという仮説（sharp causal null）に基づくFisher流の検定、平均的には効果が無いという仮説（weak causal null）に基づくNeyman流の検定がまずは考えらえれます。これらの違いは、2値結果変数におけるresponse typeと因果効果から理解することができます。また、2つの検定は検出力の違いにも注意する必要があります。ランダム化比較試験における検出力（推定精度）向上という観点では、共変量調整（介入以外の説明変数の条件付き推測）の理解も重要です。連続変数を結果変数とする場合と2値や生存時間を結果変数とする場合では効果指標の特徴からできることが異なるため、共変量調整を行う際には注意が必要です。本セミナーでは、ランダム化比較試験におけるデザインと解析について因果的な議論を踏まえた解説を行います。このセミナーを通じて、参加者はランダム化を利用するためのデザインと解析の全体像を因果推論の視点から理解し、実装手順を学ぶことができます。
概要
- ランダム化の基本
- 潜在結果変数の議論
- 並べ替え分布とその問題（検定関連）
- アウトカムと効果指標の問題
このような方におすすめ
- 医療統計学の研究者または学生
- 統計学を使った医学論文の結果をより深く理解したい医療従事者
- 医療関連データを分析するデータサイエンティスト
受講料金
申込期限
- 一般申込期限：開催日前日 23:59
- 学生申込期限：開催日の2営業日前 23:59
- 団体申込期限：開催日の2営業日前 23:59
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領収書を希望の方は、下記よりお問い合わせください。なお、学割利用の方への領収書発行はいたしかねますので、予めご了承ください。https://seminar.no-spare.com/receipt
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- 本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
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