生物統計家への道
  • 🎯 サイトの歩き方
  • 生物統計
  • 数理統計
  • ICH
  • ICH目次
  • 因果推論
  • キャリア相談
― CATEGORY ―

生物統計

tomokichi  2026年5月11日 /  2026年8月12日
ITT・FAS・PP・mITT の違いを完全整理 ― ICH E9 が定める臨床試験の解析対象集団 ―
ICH

ITT・FAS・PP・mITT の違いを完全整理 ― ICH E9 が定める臨床試験の解析対象集団 ―

2026年5月11日 tomokichi
Reference-Based Imputation 完全ガイド ― J2R / CR / CIR を R rbmi と SAS PROC MI で実装する ―(欠測値処理シリーズ 5/5)
欠測値

Reference-Based Imputation 完全ガイド ― J2R / CR / CIR を R rbmi と SAS PROC MI で実装する ―(欠測値処理シリーズ 5/5)

2026年5月10日 tomokichi
Cox比例ハザード性のチェックとRMSTへの切り替え判断 ― Schoenfeld残差で診断、破綻時の対処をR/SASで実装する ―
生存時間

Cox比例ハザード性のチェックとRMSTへの切り替え判断 ― Schoenfeld残差で診断、破綻時の対処をR/SASで実装する ―

2026年5月9日 tomokichi
外部対照群の統計手法 (2/2) ― 傾向スコアマッチング・MAIC・ベイズ動的借用 ―
リアルワールドエビデンス

外部対照群の統計手法 (2/2) ― 傾向スコアマッチング・MAIC・ベイズ動的借用 ―

2026年5月7日 tomokichi
Target Trial Emulation(TTE)とは ― RWDで仮想ランダム化試験を再現する ―
リアルワールドエビデンス

Target Trial Emulation(TTE)とは ― RWDで仮想ランダム化試験を再現する ―

2026年5月6日 tomokichi
Group Sequential Design R実装比較 ― rpact / gsDesign / SAS PROC SEQDESIGN ―
生物統計

Group Sequential Design R実装比較 ― rpact / gsDesign / SAS PROC SEQDESIGN ―

2026年5月5日 tomokichi
外部対照群(External Control Arm)とは ― FDA・PMDAの規制動向と臨床試験での活用 (1/2) ―
リアルワールドエビデンス

外部対照群(External Control Arm)とは ― FDA・PMDAの規制動向と臨床試験での活用 (1/2) ―

2026年5月4日 tomokichi
mmrmをSASで実装する (2/2) ― PROC MIXEDで反復測定混合モデルを動かし、Rのmmrmと結果を一致させる ―
一般化線形モデル

mmrmをSASで実装する (2/2) ― PROC MIXEDで反復測定混合モデルを動かし、Rのmmrmと結果を一致させる ―

2026年5月3日 tomokichi
mmrmをRで実装する ― CRANの mmrm パッケージで反復測定混合モデルを動かす ―
一般化線形モデル

mmrmをRで実装する ― CRANの mmrm パッケージで反復測定混合モデルを動かす ―

2026年5月2日 tomokichi
リアルワールドエビデンス(RWE)入門 ― 規制活用と外部対照群への展開 ―
リアルワールドエビデンス

リアルワールドエビデンス(RWE)入門 ― 規制活用と外部対照群への展開 ―

2026年5月1日 tomokichi
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • ...
  • 14
🎯 サイトの歩き方
初めての方はこちら →
📚 ICHガイドライン目次
ICHガイドラインE1〜E20
記事をまとめて見る →
生物統計家として働く一児の父
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。
\ Follow me /
最近の投稿
  • 臨床予測モデルの検証とは ― C統計量・キャリブレーション・ブートストラップによる過学習補正をRで実装する ―

    臨床予測モデルの検証とは ― C統計量・キャリブレーション・ブートストラップによる過学習補正をRで実装する ―

  • 【やさしく解説】交絡(交絡因子)とは ― シンプソンのパラドックスで学ぶ「見かけの効果」とRによる層別・調整 ―

    【やさしく解説】交絡(交絡因子)とは ― シンプソンのパラドックスで学ぶ「見かけの効果」とRによる層別・調整 ―

  • 統計解析計画書(SAP)の書き方 ― ICH E9準拠の目次構成・Estimandとの接続・感度解析の書き分けを実例で解説 ―

    統計解析計画書(SAP)の書き方 ― ICH E9準拠の目次構成・Estimandとの接続・感度解析の書き分けを実例で解説 ―

  • 級内相関係数(ICC)・κ係数・Bland-Altman ― 測定の一致性・信頼性の評価をRで実装する ―

    級内相関係数(ICC)・κ係数・Bland-Altman ― 測定の一致性・信頼性の評価をRで実装する ―

  • CDISC標準(SDTM・ADaM)とは ― 生物統計家のためのデータ標準入門とRによる実装 ―

    CDISC標準(SDTM・ADaM)とは ― 生物統計家のためのデータ標準入門とRによる実装 ―

カテゴリー
  • English
  • ICH
  • 因果推論
  • 就職関連
  • 数理統計
    • ベイズ
    • モデル選択
    • 分割表
    • 基礎統計
    • 群比較
  • 生物統計
    • AI・業務効率化
    • サンプルサイズ
    • リアルワールドエビデンス
    • 一般化線形モデル
    • 多重性
    • 欠測値
    • 生存時間
    • 試験デザイン
  • 統計検定
アーカイブ
  • 2026年8月 12
  • 2026年7月 14
  • 2026年6月 21
  • 2026年5月 24
  • 2026年4月 22
  • 2026年3月 8
  • 2026年2月 16
  • 2026年1月 19
  • 2025年12月 21
  • 2025年11月 21
  • 2025年10月 21
  • 2025年9月 16
  • 2025年8月 18
  • 2025年7月 7
ランキング
  • 統計検定 準1級・1級 攻略ガイド ― 試験範囲・学習ステップ・よく出るテーマを完全整理 ―
    1

    統計検定 準1級・1級 攻略ガイド ― 試験範囲・学習ステップ・よく出るテーマを完全整理 ―

    3418 view
  • MMRM(反復測定混合モデル)とは― 臨床試験での柔軟な時系列解析手法 ―
    2

    MMRM(反復測定混合モデル)とは― 臨床試験での柔軟な時系列解析手法 ―

    3039 view
  • ICH E6(GCP)とは?改訂のポイントまで図解でわかりやすく解説
    3

    ICH E6(GCP)とは?改訂のポイントまで図解でわかりやすく解説

    3037 view
  • 効果量(Effect Size)を理解すると統計が一気に実務的になる― p値の限界を超えて、“どれだけ効くか”を語れる統計へ ―
    4

    効果量(Effect Size)を理解すると統計が一気に実務的になる― p値の限界を超えて、“どれだけ効くか”を語れる統計へ ―

    2903 view
  • p値を正しく理解する:統計学を勉強していく人のための基礎から応用まで
    5

    p値を正しく理解する:統計学を勉強していく人のための基礎から応用まで

    2465 view
タグ
AI (5) cox比例ハザードモデル (4) E9 (4) Estimand (7) FDA (5) ICH (20) ICH E9 (10) MMRM (10) p値 (4) R (51) RMST (6) R言語 (5) SAS (18) α消費関数 (4) アダプティブデザイン (6) サンプルサイズ (12) ベイズ統計 (13) リアルワールドデータ (5) ロジスティック回帰 (5) 一般化線形モデル (4) 中間事象 (3) 中間解析 (7) 信頼区間 (6) 傾向スコア (6) 分割表 (6) 反復測定混合モデル (4) 回帰分析 (4) 因果推論 (17) 多重代入法 (7) 多重性 (4) 感度分析 (7) 数理統計 (7) 検出力 (6) 欠測値 (7) 生存時間解析 (18) 生物統計 (72) 生物統計家 (7) 統計学 (17) 統計検定 (36) 統計検定準1級 (9) 臨床試験 (33) 臨床試験デザイン (4) 製薬 (5) 製薬業界 (62) 転職 (6)
2025–2026  生物統計家への道