第２回 リアルワールドデータ研究のための統計学セミナー

概要

リアルワールドデータで頻出のデータ構造に「経時測定データ」があります。１人の対象に対して繰り返しデータを測定しているために、データ間に相関が発生しています。正しい統計解析にはこのポイントを適切に取り扱うことが求められます。本セミナーは経時測定データ解析について、考え方から実際の活用方法まで学べる、初学者対象のセミナーです。この分野を勉強したいと思っていた方は勿論、何度か解析を試みたことがある方、復習して知識を整理したい方まで、広くご参加頂ければ幸いです。参加無料です。

文部科学省科学研究費学術変革領域研究コホート・生体試料支援プラットフォーム(CoBiA)　チームD: バイオメディカルデータ解析支援 の活動の一環として実施されます。

本プロジェクト(CoBiA)に関して：https://square.umin.ac.jp/cohort/index.html 

主催：久留米大学バイオ統計センター：http://www.biostat-kurume-u.jp/

開催日

2024年2月29日(木)　13時00分 〜 16時00分

開催形式

・Zoomによるオンライン開催

・Zoom URLはセミナー前日までにご案内します。

スケジュール

13:00-13:10：室谷 健太（久留米大学 バイオ統計センター）「はじめに：本セミナーの位置づけとCoBiAについて」

13:10-14:20：五所 正彦（筑波大学 医学医療系 生物統計学）

「経時測定データ解析のための知っておきたい三手法」

要旨：医学研究では，研究対象者を一定期間追跡し，事前に定めたいくつかの時点でデータを測定することがあります．このように収集された経時測定データでは時点間に相関があり，それを無視して解析すると誤った結論を導くことになります．本講演では，医学研究でよく使われる経時測定データ解析のための統計手法を紹介します．具体的には，線形混合効果モデル，一般化推定方程式法，一般化線形混合モデルを解説します．

14:20-14:30：休憩

14:30-15:50：石井 亮太（筑波大学 医学医療系 生物統計学）

「RとSASによる経時測定データ解析の実践」

要旨：経時測定データの解析では，被験者内の相関を考慮し適切な手法を選択する必要があります．本講演では，線形混合効果モデル，一般化推定方程式法，一般化線形混合効果モデルを用いた経時測定データ解析の実装を解説します．講演内では，RとSASの2つのソフトウェアを扱い，それぞれでの実装方法（Rのlmer関数やSASのmixedプロシジャ等）と得られる結果の解釈について解説します．

15:50-16:00：中杤 昌弘（名古屋大学）「閉会の挨拶」

対象者・定員

• テーマに興味がある方ならば、どなたでも無料で参加頂けます。科研費研究課題の代表者、分担者、またはそれらの指導を受けている学生の参加を特に推奨します。

• 定員：最大500名*

＊定員を超えた場合は科研費取得者を優先いたします。

参加申し込み

• 申し込み期間：申し込み期間：参加登録開始 〜 2024年2月28日10時 (時間厳守)

• 下記より参加登録をお願いいたします。 

★【重要】登録いただいたアドレスへ締切後にURLを送付します。メールアドレスは正確に入力するようにしてください★