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(10/30)医薬品研究者のための実験計画と 適切な結果を得るための必要サンプルサイズの考え方

医薬品研究者のための実験計画と
適切な結果を得るための必要サンプルサイズの考え方

〜要した資源(時間、費用など)に見合うだけの成果(結果)を得るために〜

<効率よく実験を進めるための計画の方法とは>
◆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ませんか。

>> 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

日 時 2018年10月30日(火)  10:30〜16:30
会 場 東京・品川区大井町 きゅりあん  5F 第3講習室  会場地図
受講料(税込) 48,600円  (会員受講料46,170円)  会員登録について
定価:本体45,000円+税3,600円
会員:本体42,750円+税3,420円
【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン(1名あたり定価半額24,300円)】
※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、上記1名あたりの金額で受講できます。
※受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
※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」と記入ください。)
※会員割引やその他の割引の併用はできません。

 なお、本システムのお申し込み時のカート画面では割引は表示されませんが、
上記条件を満たしていることを確認後、ご請求書またはクレジット等決済時等に
調整させて頂きます。

備 考資料・昼食付

※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※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。

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】


講演趣旨

医薬品の研究は、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。

※複数名で受講の際は、備考欄に受講される方の「氏名・部署名・メールアドレス」を
ご連絡ください。

(10/30)医薬品研究者のための実験計画と 適切な結果を得るための必要サンプルサイズの考え方

価格:

48,600円 (税込)

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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 直交表

3.分散分析
  3.1 要因が1つの場合の分散分析
  3.2 要因が2つの場合の分散分析
  3.3 要因が3つの場合の分散分析

4.交互作用
  4.1 交互作用とは
  4.2 交互作用の影響の分析
  4.3 交互作用の分散分析

5.直交表
  5.1 直交表とは
  5.2 いろいろな直交表
  5.3 多水準列を作成した直交表

6.サンプルサイズの設計の基礎
  6.1 サンプルサイズの設計とは
  6.2 検出すべき差
  6.3 第一種の過誤(α)
  6.4 第二種の過誤(β)
  6.5 サンプルサイズの計算式

7.サンプルサイズの設計の応用
  7.1 1標本検定におけるサンプルサイズの計算
  7.2 2標本検定におけるサンプルサイズの計算
  7.3 様々の試験デザインにおける計算方法

  □質疑応答・名刺交換□

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