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
― TAG ―

SAS

tomokichi
パラメトリック生存時間解析とは ― 指数・Weibull・AFTモデルの理論からR/SAS実装まで徹底解説 ―
生存時間

パラメトリック生存時間解析とは ― 指数・Weibull・AFTモデルの理論からR/SAS実装まで徹底解説 ―

2026年6月29日 tomokichi
RMSTをRで実装する方法 ― survRM2による制限付き平均生存時間の解析と非比例ハザードへの対応 ―
生存時間

RMSTをRで実装する方法 ― survRM2による制限付き平均生存時間の解析と非比例ハザードへの対応 ―

2026年6月15日 tomokichi
mmrmをRで実装する ― mmrmパッケージ・nlme/gls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 ― mmrmパッケージ・nlme/glsで反復測定混合モデルを動かす ―

2026年5月31日 tomokichi
共変量調整(ANCOVA)徹底解説 ― FDA/EMAガイダンスとR・SASでベースライン共変量を扱う
一般化線形モデル

共変量調整(ANCOVA)徹底解説 ― FDA/EMAガイダンスとR・SASでベースライン共変量を扱う

2026年5月29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
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
信頼区間とp値の関係を図解で理解する ― なぜ95%CIがp値より重要なのか ―
基礎統計

信頼区間とp値の関係を図解で理解する ― なぜ95%CIがp値より重要なのか ―

2026年4月24日 tomokichi
ベイズ統計の解析手法と製薬業界での活用 ― RとSASによる実装例から規制対応まで ―
ベイズ

ベイズ統計の解析手法と製薬業界での活用 ― RとSASによる実装例から規制対応まで ―

2026年4月18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
  • 1
  • 2
🎯 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
  • マルチステートモデル(Multi-state Model)とは ― illness-death モデルと状態遷移確率をRで実装する ―

    マルチステートモデル(Multi-state Model)とは ― illness-death モデルと状態遷移確率をRで実装する ―

  • サブグループ解析と交互作用検定を正しく行う ― 効果修飾の評価・多重性・forest plotの落とし穴をRで実装する ―

    サブグループ解析と交互作用検定を正しく行う ― 効果修飾の評価・多重性・forest plotの落とし穴をRで実装する ―

  • ポアソン回帰とは ― 件数・発生率データをRで解析する一般化線形モデル入門 ―

    ポアソン回帰とは ― 件数・発生率データをRで解析する一般化線形モデル入門 ―

  • MCP-Mod(多重比較とモデリング)で用量反応を解析する ― 第II相試験の用量選択をRのDoseFindingパッケージで実装 ―

    MCP-Mod(多重比較とモデリング)で用量反応を解析する ― 第II相試験の用量選択をRのDoseFindingパッケージで実装 ―

  • 順序ロジスティック回帰(比例オッズモデル)とは ― 順序カテゴリのアウトカムをRで解析する ―

    順序ロジスティック回帰(比例オッズモデル)とは ― 順序カテゴリのアウトカムをRで解析する ―

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7月 7
  • 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
  • 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
    1

    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

    2501 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 ―

    2351 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
    3

    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

    2128 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 ―

    2113 view
  • 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 ―
    5

    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 ―

    1948 view
タグ
AI (5) cox比例ハザードモデル (4) E9 (4) Estimand (6) FDA (5) ICH (20) ICH E9 (9) MMRM (10) p値 (4) R (36) RMST (6) R言語 (5) SAS (18) α消費関数 (4) アダプティブデザイン (5) サンプルサイズ (11) 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 (4) 一般化線形モデル (4) 中間事象 (3) 中間解析 (6) 信頼区間 (4) 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 (16) 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 (17) 生物統計 (70) 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 (27) 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