株式会社イーコンプライアンス

　現在様々な分野で最も必要とされている能力の一つが、データ分析ができるデータサイエンティストとしての能力である。これは、技術開発、デザイン、マーケティング、人工知能（いわゆるAI）、オフィスでの生産性向上といった、様々な分野で必須の能力となっている。その基盤となるのが、統計解析の知識であり技術である。
統計解析は現在誰でも使おうと思えば使える解析技術であり、何も大規模な大型コンピュータを使わなくても数万円のコンピュータで十分であり、また高額の統計ソフトウェアを買わなくても無料のRやPythonなどを使えば高度なデータ分析が可能となっている。
一方、統計学は大学教育の中でもごく一部であり、知識ゼロの状態から統計学を理解できるように、噛み砕いて教えてくれる人が周りになかなかいない。データのまとめ方、どの統計手法を使うべきか、報告書や論文をどう作成するか、これらの場面で多くの人が頭を抱えているという現状がある。
　本講座では、統計学の基本となる２つの柱、すなわち記述統計と推測統計について先ず学習する。記述統計とは、データを相手にわかりやすく伝えるための統計学で、平均や標準偏差などの要約統計量、散布図やヒストグラムなどデータを視覚化する技術について学習する。もう一つの推測統計とは、測ることのできない大規模な集団（いわゆる母集団）の情報を、そこから抽出した小規模な集団（いわゆる標本）から推測する手法である。正規分布、検定、信頼区間などが学習の対象となる。次いで、日常的によく使われる重要な統計手法として、実験計画法、回帰分析、分散分析、ロジスティック回帰分析について紹介する。
統計学の学習は独学ではなかなか難しい。地図なしで目的地へ向かうようなものである。本講座では統計学の肝といわれる重要な本質的部分を、わかりやすく解説するので、最短距離で目的の理解へ到達することができる。先ずは本講座を機会に、世の中で重要とされている統計学の本質を掴み、データ分析などの効率化へ繋げて頂くことを期待したい。

１．統計学の基礎
　　1-1.統計学はなぜ重要か
　　1-2.統計学をとりまく環境
　　1-3.ばらつきと偏り

２．記述統計
　　2-1.要約統計量
　　2-2.データの視覚化

３．推測統計
　　3-1.母集団と標本
　　3-2.正規分布
　　3-3.仮説検定
　　3-4.t-検定
　　3-5.標準偏差と標準誤差
　　3-6.95%信頼区間

４． 実験計画法
　　4-1.フィッシャーの3原則
　　4-2.サンプルサイズの設計
　　4-3.要因実験

５． 一般化線形モデル
　　5-1.回帰分析
　　5-2.分散分析
　　5-3.ロジスティック回帰分析

【講師】　　株式会社メドインフォ　代表取締役　嵜山　陽二郎　氏

【学位】　　医学博士

【専門】　　医療統計学、薬物動態学、データマイニング、機械学習

【主な略歴】

　1983-1987年　東京大学理科?類入学～東京大学薬学部卒業
　1987-1993年　東京大学大学院修士課程、博士課程修了（医学博士）
　1993-1999年　東京都老人総合研究所、国立長寿医療研究センターにて、
　　　　　　　　　画像解析の業務に従事
　1999-2007年　ファイザー株式会社中央研究所にて、職員を対象とし100回を超える
　　　　　　　　　統計解析の授業を実施、非臨床薬理試験における統計解析支援。
　2007年　ファイザー株式会社中央研究所が閉鎖
　2008年　日本薬理学雑誌に発表した論文は、薬理試験においてExcelソルバーの
　　　　　　非線形モデルを導入した最初の試みとして話題となる1)。
　2009年　ファイザー株式会社英国サンドウィッチ研究所における主要な業績の一つとして、
　　　　　　機械学習モデルを薬物動態に応用した最初の試みが、
　　　　　　エキスパートオピニオンジャーナルに掲載される2)。
　2009-2013 グラクソスミスクライン株式会社、ヤンセンファーマ株式会社、
　　　　　　　フェリングファーマ株式会社にて医学情報・統計解析担当を歴任
　2015- アスペンジャパン株式会社　メディカルアフェアーズ部　部長
他にも、これまで40報を超える学術論文を執筆し、非臨床・臨床研究の解析手法において 多数の研究業績を有する。
国際学会発表5回、国際薬物動態予測学会の座長、 製薬企業スタッフ対象の講演会など多数の実績あり。
現在運営中のサイト 「医療統計学は超簡単！」「医療英語は超簡単！」は人気サイトとなっている。

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