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。

医薬品や医療機器の開発において，生物統計学の重要性はいまさら説明するまでもありません．臨床試験の計画から報告に至るまで，あらゆる場面で統計手法が使われるからです．しかし，統計学は専門でない人にとっては敷居が高く，多くの人が統計は難しい！と感じているのではないでしょうか．十数年前までは，平均値や標準偏差，t 検定等の初等的な統計手法を知っていれば，なんとかやっていけましたが，近年，臨床試験で使用される統計手法は多様化・複雑化しています．統計の非専門家もある程度の統計的知識がないと臨床試験に携わるのが難しい時代です．本講義では，医薬品医療機器メーカー，CRO，ARO等における統計の専門家でない臨床開発，メディカルライター，薬事，市販後調査，安全管理，モニター等の担当者を対象に，医薬品・医療機器の開発における統計手法を網羅的に解説し，必要最低限の統計的知識の習得を目標とします．講義では数式を使わず，平易な用語を用い，統計初学者にとってもわかりやすい内容になっています．
本講義の第1部は臨床試験計画編とし，臨床試験計画に関する統計的知識を提供します．特に症例数設定に注目し，症例数設定に必要な情報や考え方，根拠について説明します．第2部はデータ解析編とし，申請資料の作成や理解のために必要となるデータの見方や代表的な解析手法を紹介し，解析手法とエンドポイントや症例数設定との関係を講義します．第3部は結果報告編とし，統計的視点から，総括報告書やCTDを作成する上での注意点を概説します．