薬剤師が薬物治療に立ち向かうための基礎力充実を目的とした勉強会です
【第１回】
はじめに：
ヒトを対象とした薬物の効果の評価の考え方
評価（比較）を行う際に考慮しなければならない諸事項。
対照試験
二重マスク化
データのまとめ方：
データのありのままを、旨く、まとめて表現することの重要性、難しさ。誤解を生むことのないまとめと表現。
【第２回】
検定：
パラメトリック検定とノンパラメトリック検定
計量値の要約
中心極限定理
標準偏差と標準誤差
標準正規分布
t分布
検定の考え方
第1種の過誤、第2種の過誤
実質的（臨床的）有意と統計的有意
検出力
試験計画の立て方
試験結果の統計的評価結果の見方
演習：
身近にある文献の批判的評価
【第３回】
非心t分布表を用いた、検出力、必要被験者数の見積もり
2群間の比較
対応のある２群間の比較
パラメトリック：対応のあるt検定
ノンパラメトリック：符号検定、Wilcoxon検定
独立2群間の比較
パラメトリック：対応のないt検定
ノンパラメトリック：Mann-Whitney検定
独立多群間の比較
2群間比較検定の繰り返しの誤り
パラメトリック：一元配置分散分析
ノンパラメトリック：Kruskal-Wallis検定
関連多群間の比較
パラメトリック：二元配置分散分析、多重比較、Tukeyの方法、Dunnettの方法、Bonferroniの方法
ノンパラメトリック：Friedman検定
計数値データの検定
1要因2分類
比率の検定：二項分布による検定、ポアソン分布による検定、正規分布による検定
【第4回】
計数値データの検定
1要因多分類：χ2適合度検定
2要因2分類：2x2分割表、χ2独立性の検定、Fisherの直接確率計算法、比率の差の検定
多要因多分類：lxm分割表、χ2独立性の検定
推定：
信頼区間、パラメトリック、ノンパラメトリック、比率
【第5回】
身近な論文を対象とした、統計手法、統計結果の評価に関する演習
【第１回】
多変量解析を行う事前準備として、データの適切な収集と要約、一変量の分布、二変量の関係などを確認することが必要であること、および、それらのデータの解釈には解析者自身の臨床知識が必要であることを学ぶ。また、多変量解析の基礎として回帰分析について理解し、同時に相関についても学ぶ。疑似相関を見積もれる能力が必要不可欠であるため、疑似相関に関する演習も行う。
【第２回】
重回帰分析：
連続尺度をアウトカムとした重回帰分析の簡単な原理と解析手順（変数選択法を含む）、および出力データの意味（偏回帰係数、標準偏回帰係数、寄与率、自由度調整寄与率、重相関係数、分散拡大係数など）について学ぶ。また、重回帰分析を用いている臨床研究論文を引用し、そのデータの解釈、疑似相関の可能性などについて演習を行う。
【第３回】
ロジスティック回帰分析：
二値変数をアウトカムとしたロジスティック回帰分析の基本原理と解析手順（変数選択法を含む）、および出力データの意味（回帰係数とオッズ比の関係、信頼区間の導出方法など）について学ぶ。また、連続尺度の二値変数化の考え方や多変量解析における交互作用への対応についても学ぶ。演習では、多変量解析に関するアドバイスを求められた状況を想定し、適切な回答内容を各自で検討する。
【第４回】
Cox比例ハザード分析：
時間経過の概念が含まれるCox比例ハザード分析の基本原理と解析手順、および出力データの意味（ハザード比など）、生存曲線の見方について学ぶ。エンドポイント発生例や打ち切り例を考慮して実際に生存曲線を描く。また、脱落例数が不明な場合の生存曲線からの見積もる演習を行う。
【第５回】
メタアナリシス：
メタアナリシスおよびシステマティックレビューについて、その方法論を学ぶ。特に、論文データの抽出に関しては、望ましい形式でデータが得られていない場合の対応方法について種々のパターンを学ぶ。