サンプルサイズ
モデル選択
モデル選択の基礎：AIC・BICを“情報量”として理解する— 過学習を避け、汎化性能を高めるための実務的ガイド —
2025年12月29日 tomokichi
E7
【徹底解説】ICH E7「高齢者に使用される医薬品の臨床評価法」― ガイドライン本体とQ&Aをまとめて理解する ―
2025年12月27日 tomokichi
一般化線形モデル
線形回帰の“本質”をつかむ― 係数・残差・モデル診断の読み方を深く理解する ―
2025年12月26日 tomokichi
効果量
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 ―
2025年12月25日 tomokichi
一般化線形モデル
「回帰分析って何をしているの？」線を引くだけで理解する入門
2025年12月24日 tomokichi
E6
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
2025年12月22日 tomokichi
基礎統計
グラフで理解する統計：可視化の力― 製薬業界で役立つ“見える化”の基本と実装例 ―
2025年12月21日 tomokichi
一般化線形モデル
回帰分析と相関：因果を見抜くために― 製薬データ解析の基礎から実務応用まで ―
2025年12月20日 tomokichi
E5
【完全解説】ICH E5とは何か？外国臨床データを日本で活用するための“ブリッジング”の考え方― 民族的要因・ブリッジング試験・外挿可能性を徹底解説 ―
2025年12月19日 tomokichi
モデル選択
尤度の幾何学：統計モデルを“曲がった空間”として理解する
2026年1月10日 tomokichi
モデル選択
AIC/BICの“本質”を数理統計から理解する：KL情報量・事後確率との接続
2026年1月7日 tomokichi
基礎統計
データ可視化の中級：箱ひげ図・バイオリンプロット・散布図行列の読み方
2026年1月3日 tomokichi
分布
分布を選べるようになる：正規分布以外の世界を覗く―医薬統計の実務で“本当に使える”分布の考え方―
2026年1月1日 tomokichi モデル選択
モデル選択の基礎：AIC・BICを“情報量”として理解する— 過学習を避け、汎化性能を高めるための実務的ガイド —
2025年12月29日 tomokichi 効果量
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 ―
2025年12月25日 tomokichi 基礎統計
グラフで理解する統計：可視化の力― 製薬業界で役立つ“見える化”の基本と実装例 ―
2025年12月21日 tomokichi
p値
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
2025年12月16日 tomokichi
基礎統計
区間推定入門：数式と図解で理解する信頼区間の世界
2025年12月13日 tomokichi
基礎統計
点推定値の基礎から学ぶ：推定量の性質とその意義
2025年12月10日 tomokichi
サンプルサイズ
サンプルサイズ設計の数理：検出力・効果量・事前分布をどう扱うか
2026年1月12日 tomokichi
一般化線形モデル
一般化推定方程式（GEE）を徹底解説：数式の導出から実装まで
2026年1月9日 tomokichi
一般化線形モデル
一般化線形モデル(GLM)の“裏側”：指数型分布族の構造を深掘りする
2026年1月6日 tomokichi サンプルサイズ
仮説検定の“二種類の誤り”を深く理解する― α・β・検出力の関係を直感的に掘り下げる
2025年12月30日 tomokichi 一般化線形モデル
線形回帰の“本質”をつかむ― 係数・残差・モデル診断の読み方を深く理解する ―
2025年12月26日 tomokichi 一般化線形モデル
「回帰分析って何をしているの？」線を引くだけで理解する入門
2025年12月24日 tomokichi 一般化線形モデル
回帰分析と相関：因果を見抜くために― 製薬データ解析の基礎から実務応用まで ―
2025年12月20日 tomokichi
一般化線形モデル
欠測を伴う経時測定データ解析におけるMMRMと並べ替え法の新しい推測手法
2025年12月3日 tomokichi
多重性
臨床試験における多重比較法 ― グラフィカルアプローチの魅力と実践
2025年12月1日 tomokichi
生存時間
