生物統計家への道
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2026年 4月

tomokichi
逆確率重み付け（IPTW）によるATE推定 ― 傾向スコア分析の実践的応用とR・SAS実装 ―
一般化線形モデル

逆確率重み付け（IPTW）によるATE推定 ― 傾向スコア分析の実践的応用とR・SAS実装 ―

2026年4月15日 tomokichi
多重代入法（Multiple Imputation）応用編 ― MNAR感度分析・シミュレーション比較・SAS/Rの深掘り実装 ―
欠測値

多重代入法（Multiple Imputation）応用編 ― MNAR感度分析・シミュレーション比較・SAS/Rの深掘り実装 ―

2026年4月14日 tomokichi
ICH E17 一貫性の検討：日本人症例数算出のSAS・R実装ガイド― MRCTにおける一貫性確率のシミュレーション計算 ―
ICH

ICH E17 一貫性の検討：日本人症例数算出のSAS・R実装ガイド― MRCTにおける一貫性確率のシミュレーション計算 ―

2026年4月13日 tomokichi
傾向スコア分析（Propensity Score Analysis）とは ― 観察研究・リアルワールドデータにおける交絡調整の基礎とRによる実装 ―
一般化線形モデル

傾向スコア分析（Propensity Score Analysis）とは ― 観察研究・リアルワールドデータにおける交絡調整の基礎とRによる実装 ―

2026年4月12日 tomokichi
Tipping Point Analysisとは ― 欠測値感度分析の基礎から主要手法・R/SAS実装まで ―
欠測値

Tipping Point Analysisとは ― 欠測値感度分析の基礎から主要手法・R/SAS実装まで ―

2026年4月12日 tomokichi
Gatekeeping法とは ― FWERを制御しながら複数仮説を効率的に検証する多重性調整手法 ―
多重性

Gatekeeping法とは ― FWERを制御しながら複数仮説を効率的に検証する多重性調整手法 ―

2026年4月11日 tomokichi
ADaMデータセット自動生成とAI活用 ― SASマクロでADLB・ADQSを効率的に作成する ―
AI・業務効率化

ADaMデータセット自動生成とAI活用 ― SASマクロでADLB・ADQSを効率的に作成する ―

2026年4月9日 tomokichi
Disjunctive Power（いずれか1つでも有意になる確率）とその多重比較補正 ― 複数エンドポイント設計の検出力と第一種過誤のトレードオフを理解する ―
サンプルサイズ

Disjunctive Power（いずれか1つでも有意になる確率）とその多重比較補正 ― 複数エンドポイント設計の検出力と第一種過誤のトレードオフを理解する ―

2026年4月8日 tomokichi
SASマクロ自動生成とAI活用 ― ChatGPT・Claudeで製薬業務を効率化する実践ガイド ―
AI・業務効率化

SASマクロ自動生成とAI活用 ― ChatGPT・Claudeで製薬業務を効率化する実践ガイド ―

2026年4月7日 tomokichi
同時検出力（Conjunctive Power）とは ― 複数エンドポイントを考慮したサンプルサイズ設計 ―
サンプルサイズ

同時検出力（Conjunctive Power）とは ― 複数エンドポイントを考慮したサンプルサイズ設計 ―

2026年4月6日 tomokichi
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tomokichi
生物統計家として製薬業界や統計に関する最新情報を皆様にお届けすべく、日々奮闘中です。趣味は筋トレ、温泉巡り、家族との散歩。統計検定1級保持です。
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