【注意】 本コースは、英語版テキストを使用し日本語で説明を行います。

SASによる統計解析に従事する方

「医薬向け分散分析」を受講済みか、同程度の知識のある方

医薬統計専門家により以下の内容で行います。
多くの医学研究においては、研究対象者毎に時間を追って反応変数を繰り返し測定することがあり、このような研究は経時観察研究などと呼ばれます。
その研究目的の一つは、反応変数と時間、治療効果あるいは他の説明変数との関係を定量的に評価することです。同一対象者内の反応変数には相関が生じることから、統計的に妥当な推論を行うためには測定単位に起因する相関を考慮する必要があります。そのような反応変数間の相関を考慮する方法として、線型混合モデル及び一般化推定方程式(GEE)による解析方法が近年注目を浴びてきています。このコースでは、線型混合モデルと一般化推定方程式の理論的背景について講義し、実際の医学データの解析を通してMIXEDプロシジャ及びGENMODプロシジャの使用法について学びます。

• 線型混合モデル及び一般化推定方程式(GEE)に関する基本概念の説明
• MIXEDプロシジャ及びGENMODプロシジャの使用法
• 医学分野における実データの解析

■経時データ解析へのイントロダクション

・経時データ解析の基本概念

・探索的データ解析

■連続型反応変数に対する経時デ−タ解析

・線型混合モデル

・共分散構造の評価

・モデルの構築と解釈

・ランダム係数モデル

・モデルの評価

■離散型反応変数に対する経時デ−タ解析

・二値反応変数に対するGEE回帰モデル

・順序反応変数に対するGEE回帰モデル

・GEE回帰モデルの回帰診断

・一般化線型混合モデル

本コースは、英語版のテキストを使用し、日本語で説明を行います。なお、補助資料等はございません。

SAS/STAT

東京大学大学院医学系研究科公共健康医学専攻・生物統計学 教授 松山 裕氏