生物統計家への道
生存時間

RMST(制限付き平均生存時間)の推定と群間比較を徹底解説する

2026年2月9日 tomokichi
生存時間

【徹底解説】RMST(制限付き平均生存時間)とは何か?

2026年2月8日 tomokichi
生物統計

フェーズ3臨床試験の流れと統計解析担当者の役割― 被験者組み入れから DBL までを徹底解説 ―

2026年2月7日 tomokichi
サンプルサイズ

母比率の差の検定におけるサンプルサイズの求め方

2026年2月5日 tomokichi
E14

【徹底解説】ICH E14ガイドライン:非抗不整脈薬のQT/QTc延長評価をわかりやすく理解する

2026年2月3日 tomokichi
数理統計

Kolmogorov–Smirnov検定:平均の差だけでは見えない「分布の違い」をとらえる方法

2026年2月1日 tomokichi
欠測値

【徹底解説】多重代入法(Multiple Imputation)とは?

2026年1月31日 tomokichi
感度分析

two-way Tipping Point Analysisの考え方についてやさしく解説する

2026年1月29日 tomokichi
E12

ICH E12「降圧薬の臨床評価に関する原則」をわかりやすく解説

2026年1月28日 tomokichi
一般化線形モデル

スペアマンの順位相関係数を徹底解説― 非線形データや順位データに強い“もう一つの相関” ―

2026年1月27日 tomokichi
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • ...
  • 16
基礎統計

箱ひげ図をSASとRで実装する方法― 実データを使ったコード解説と見やすくするための工夫 ―

2026年3月22日 tomokichi
基礎統計

平均への回帰とは何か:統計学初学者のためのやさしい解説

2026年2月14日 tomokichi
数理統計

Jonckheere の順位和検定を徹底解説:順序をもつ多群比較に最適なノンパラメトリック手法

2026年2月11日 tomokichi
数理統計

Kolmogorov–Smirnov検定:平均の差だけでは見えない「分布の違い」をとらえる方法

2026年2月1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
next
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
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
E17

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
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
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
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
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
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
サンプルサイズ

検出力分析(Power Analysis)入門 ― サンプルサイズ設計に欠かせない基礎知識をSAS・Rで実装 ―

2026年3月30日 tomokichi
一般化線形モデル

傾向スコア(Propensity Score)を使いこなす― マッチングとIPWで観察研究のバイアスを取り除く ―

2026年3月29日 tomokichi
next
統計検定

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 ―

2026年4月4日 tomokichi
統計検定

統計検定1級の勉強法

2025年7月26日 tomokichi
統計検定

統計検定準1級の勉強法

2025年7月24日 tomokichi
統計検定

統計検定2級の勉強法

2025年7月23日 tomokichi
統計検定

統計検定を受験する意味って?

2025年7月21日 tomokichi
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
  • 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 ―

  • 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 ―

  • 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 ―

  • 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 ―

  • 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 ―

カテゴリー
  • AI
  • ICH
    • E1
    • E10
    • E11
    • E12
    • E14
    • E15
    • E16
    • E17
    • E2
    • E3
    • E4
    • E5
    • E6
    • E7
    • E8
    • E9
  • Uncategorized
  • 因果推論
  • 就職関連
  • 数理統計
    • p値
    • ベイズ
    • モデル選択
    • 分割表
    • 分布
    • 効果量
    • 基礎統計
    • 外れ値
    • 群比較
  • 生物統計
    • アダプティブデザイン
    • サンプルサイズ
    • 一般化線形モデル
    • 中間解析
    • 共変量
    • 多重性
    • 感度分析
    • 欠測値
    • 生存時間
    • 試験デザイン
  • 統計検定
  • 臨床試験
    • 申請関連
  • 製薬業界
アーカイブ
  • 2026年4月 12
  • 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
  • 1

    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 ―

    1249 view
  • 2

    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

    998 view
  • 3

    Cox比例ハザードモデル入門〜数式から実務応用まで〜

    979 view
  • 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 ―

    971 view
  • 5

    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

    925 view
タグ
AI (3) cox比例ハザードモデル (3) CRO (3) DAG (3) Estimand (4) ICH (17) ICH E9 (4) ICH E17 (3) MMRM (4) R (4) RMST (3) R言語 (4) SAS (10) α消費関数 (4) アダプティブデザイン (3) カプランマイヤー法 (2) サンプルサイズ (9) ベイズ (3) ベイズ統計 (7) 一般化線形モデル (3) 中間事象 (2) 中間解析 (4) 傾向スコア (4) 分割表 (6) 回帰分析 (3) 因果推論 (14) 多重代入法 (4) 多重性 (4) 就職関連 (2) 感度分析 (5) 数理統計 (7) 検出力 (6) 欠測値 (6) 生存時間解析 (12) 生物統計 (58) 生物統計学 (2) 生物統計家 (7) 相関 (3) 箱ひげ図 (3) 統計学 (17) 統計検定 (34) 臨床試験 (3) 製薬業界 (61) 転職 (6) 頻度論 (3)
2025–2026  生物統計家への道