生物統計家への道
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一般化線形モデル
GEE(一般化推定方程式)とは ― 周辺モデルの考え方とRで学ぶ反復測定データ解析 ―
2026年7月21日
tomokichi
一般化線形モデル
オッズ比・相対リスク・ハザード比の違い ― 3つの効果指標をやさしく解説【R実装付き】 ―
2026年7月19日
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一般化線形モデル
ROC曲線とAUCをRで実装する ― 感度・特異度・最適カットオフから診断精度の評価まで ―
2026年6月26日
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ICH
ICH E8(R1)とは?― 臨床試験の全体設計とQuality by Designをわかりやすく解説 ―
2026年6月22日
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AI・業務効率化
説明可能AI(XAI)とは ― 製薬業界での活用・メリットと規制対応を生物統計家の視点で解説 ―
2026年6月5日
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生物統計
メタアナリシス入門 ― 固定効果・変量効果モデルからフォレストプロット・出版バイアスまでRで実装する ―
2026年6月2日
tomokichi
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
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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
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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
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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
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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。
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【やさしく解説】平均値と中央値の違い ― 外れ値・歪んだ分布での使い分けと最頻値との関係をRで体感する ―
統計検定2級「仮説検定・区間推定」攻略 ― t検定・カイ二乗検定・p値の典型出題を例題7問で解説 ―
多重比較法をRで実装する ― Bonferroni・Holm・Hochberg・Dunnettから閉検定手順・グラフィカルアプローチまでFWERをシミュレーションで確かめる ―
二項比率の信頼区間 ― Wald・Wilson・Clopper-Pearson・Agresti-Coullの使い分けを被覆確率で検証する ―
【やさしく解説】RCT(ランダム化比較試験)とは ― ランダム化・盲検化・対照群がバイアスを消す仕組みをRで体感する ―
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