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【代表的な解析手法を実装し、それぞれの手法の強みと弱みを知る】 メディキュー医療統計セミナー中級編の開催は今回の第4回にて最終回を迎えます。 この講座では、因果推論の基本的な理解を前提に、 傾向スコアマッチング、IP Weighting、g-formula など、周辺効果を得るための解析手法について詳しく解説します。 これらの解析手法を実装しながら、対象集団全体に対する因果効果を推定する方法や、手法間で結果が異なる理由について説明・議論できるようになることを目指します。 ►この講義でできるようになること ・モデルを使って対象集団全体に対する因果効果を推定できる ・それぞれの解析手法の強みと弱みが説明できる ・傾向スコアマッチングを実行し、IP weightingとの結果が異なる場合にその理由を議論できる ►この講義のポイント ・「 講義⇒ハンズオン 」の形式を取っており、実践型のコースです ・「 現地参加 」または「 オンライン 」での参加に加えて、 1か月間のアーカイブ配信 も視聴可能です ・セミナー後はご希望の方に、 講師陣や他の受講者と繋がるSlackコミュニティ にご招待します ⇒ 講座内容に関する疑問の解消、講師・受講者同士の交流を目的としています。 ►このような方にオススメ ・医学論文を正しく解釈し、臨床や研究に活かしたい方 ・研究や論文執筆で、解析方法の選択に迷うことが多い方 ・統計解析を「依頼する側」として、研究デザインを理解したい臨床医・研究者の方 ー タイムテーブル ー ー 日時 ー 2027年1月9日(土)、10日(日) 9:00〜17:15、2027年1月11日(月) 9:00〜12:45 ー 参加方法・会場 ー 現地参加 / オンライン / アーカイブ 動画視聴 会場：KS11名古屋会議室 （愛知県名古屋市中村区則武1丁目13-9） ※オンライン参加の場合: 別途リンクをお送りします。 ※アーカイブ動画は、受講後1か月間視聴可能です。視聴期間を過ぎるとご利用いただけなくなりますので、期間内にご活用ください。 ー 講師のご紹介 ー 木下 喬弘 （株式会社MeDiCU 代表取締役） 2010年大阪大学卒。大阪の救命センターで9年間勤務した後、2019年にハーバード公衆衛生大学院に留学、 統計的因果推論と機械学習に特化した講義を受講。卒後は Philips Research North America で集中治療室における医療AIを開発。医師と企業研究員の両方の立場で臨床研究に従事した経験から、 疫学理論と解析手法をバランスよく習得することの重要性を実感し、2023年に帰国後EpiTAP医療統計セミナー (現 MeDiCU 医療統計セミナー) を立ち上げる。 2020年ハーバード公衆衛生大学院卒業賞受賞。 篠崎 智大 （東京大学 大学院情報学環 准教授） ⽣物統計学と疫学を専門にしており、 特に「統計的因果推論」の数少ない専門家として知られる。2009年東京大学卒。 2011年に同大学の公共健康医学専攻を修了した後は、助教として東大SPHで教鞭を振う。 疫学理論の研究でEpidemiology誌などに多数の論⽂発表を行なっており、 臨床分野との共同研究も豊富。 著書に「臨床試験の事典」「生物統計学の道標：研究デザインから論文報告までをより深く理解するための24講」などがある。2019年より現職。 ►ご受講に必要な知識・スキルについて ・線形回帰分析、ロジスティック回帰分析の基本を理解している ・R/R Studioでglm関数が使える ※ 初級編の内容が概ね理解できており、Rを使った一般化線形モデルの解析ができることを前提として講義を進めますので、不安のある方はまず初級編の受講をお勧めします。 ►ご準備いただくこと ・受講約1週間前に講義資料とハンズオンのコードをポータルサイトにアップロードいたします。 ・Wi-Fiは準備しておりますが通信環境の保証は難しいため、できる限り資料をダウンロードないしプリントアウトした状態でお越しください。また、ハンズオンで使用いたしますので、R/RStudioをインストールしたPCをお持ちください。 【注意点】 ※受講料をお支払いいただいた後の参加者様のご都合によるキャンセルについて、返金対応は致しかねます。 ※オンラインでもご参加いただくことが可能です。 ご参加いただいた全ての方に講義・ハンズオンともに1ヶ月間の録画配信をご提供いたします。