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臨床試験分析、モニタリング、プレゼンテーションコースのレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/clinical-trials-analysis-presentation-statistical-monitoring こんにちは、皆さん!今日はCourseraで提供されている「臨床試験分析、モニタリング、プレゼンテーション」というコースについて紹介したいと思います。このコースは、臨床試験を成功させるための高度な操作スキルを学ぶことができる非常に価値のあるプログラムです。 このコースでは、サンプルサイズの計算方法や、試験デザインや結果測定に適したサンプルサイズの計算の開発について詳しく学ぶことができます。また、臨床試験の安全性、整合性、効果をモニタリングするための統計的方法も習得します。最後に、臨床試験の結果を、学術誌やデータモニタリング報告を通じて報告する方法についても学びます。 コース内容の魅力 コースは複数のモジュールから構成されており、それぞれが非常に重要なトピックを扱っています: 臨床試験サンプルサイズ:サンプルサイズを正しく計算することは、試験の結果を信頼するために必要不可欠です。 試験モニタリング:試験が進行している間に、統計的手法を用いて安全性やデータの質を評価します。 ランダム化臨床試験(RCT)の結果報告:結果を効果的に伝えるためのベストプラクティスを学びます。 試験の分析:試験の各段階での分析者の役割について学びます。 高度なトピック:シミュレーションや適応デザイン、ベイジアン統計など、先進的な操作機能を学ぶことができます。 このコースは、将来のキャリアにおいて非常に役立つスキルを提供してくれます。特に、臨床試験に携わる研究者や医療従事者には是非受講をお勧めします。実践的な内容が充実しており、理論と実技両方のスキルを磨くことができます。 まとめ 「臨床試験分析、モニタリング、プレゼンテーション」は、臨床試験に関心のある方にとって、非常に有益なコースです。基礎から高度な知識まで幅広く学べるので、充実した学びを体験できるでしょう。ぜひ受講して、新たなスキルを身につけましょう! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/clinical-trials-analysis-presentation-statistical-monitoring

統計推論を改善するためのコースレビュー:Coursera「Improving your statistical inferences」

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-inferences 最近、Courseraで「Improving your statistical inferences」という素晴らしいコースを受講しました。このコースは、実証研究からの統計的推論をより良くするために設計されています。統計学についての深い理解を得るためには、重要なステップだと思いました。 ### コースの概要 このコースでは、p値や効果量、信頼区間、ベイズ因子、尤度比を正しく解釈し、それらの統計がどのような質問に対して回答するのかを学びます。さらに、偽陽性率が制御された実験を設計する方法や、研究のサンプルサイズを決定するための方法についても実践的に学ぶことができます。 ### シラバス 1. **イントロダクション + 古典的統計学** このセクションでは、基本的な統計概念に始まり、古典的な手法を振り返ります。 2. **尤度とベイズ統計** ベイズ統計の考え方とその実用性について学びます。 3. **多重比較、統計的パワー、プレ登録** 統計的な問題とその解決策を探索します。 4. **効果の大きさ** 効果の大きさが研究結果の理解に至るまでの重要性を考察します。 5. **信頼区間、サンプルサイズの正当化、P-カーブ分析** 信頼区間の設定とサンプルサイズをどう決定するかについて学びます。 6.…

多層的および縦断的研究デザインのためのパワーとサンプルサイズの重要性

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/power-sample-size 今回のブログでは、Courseraで提供されている「Power and Sample Size for Multilevel and Longitudinal Study Designs」というコースについて詳しくレビューし、皆さんにお勧めしたいと思います。このコースは5週間にわたって完全オンラインで行われ、革新的で研究に基づくパワーとサンプルサイズの方法、およびソフトウェアについて学ぶことができます。 **コース概要** このコースは、特に健康関連や社会科学(例:教育研究)に関連するアプリケーションで使用されるパワーとサンプルサイズの方法やソフトウェアを学ぶことに焦点を当てています。すべてのコースビデオの例は、行動科学および社会科学における実際の研究からのものですので、非常に実践的です。 **シラバスについて** – **Week 1:** 多層デザインと縦断デザインの基礎を学び、基本的な統計概念を復習します。 – **Week 2:** 複雑なマルチレベルおよび縦断的デザインの基礎を掘り下げ、パワーとサンプルサイズの分析に関する重要な考慮事項を確認します。 – **Week 3:** モデルの前提、データの欠損、ドロップアウトについて詳しく学びます。 – **Week…