臨床研究の基礎 【クリニカルクエスチョンをリサーチクエスチョンに】医学研究で意識すべきPICOとPECOの考え方を解説！
医学研究を行うときには、実臨床で感じる臨床的な疑問（クリニカルクエスチョン）を研究で検証可能な疑問（リサーチクエスチョン）に読み替えていく必要があります。 そのときによく使われる考え方がPICOとPECOというツールです。 この記事ではPI...
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臨床研究の基礎 【研究に必要な症例数は？】サンプルサイズ設計が必要な理由とサンプルサイズ設計の手順を解説！
サンプルサイズ設計は医学研究において統計学的に結論を導く上で重要な試験デザインの要素になります。サンプルサイズ設計を行うことで研究の信頼性が高くなり、評価される研究になります。 ただサンプルサイズ設計を行えば良い研究というわけではありません...
サンプルサイズ設計のツール 正規分布に従う平均値を比較する臨床研究のサンプルサイズ設計
正規分布に従う平均値の2群のサンプルサイズ設計ツールです。 代表的な設定（有意水準や検出力）に絞って作成しているため、高速で結果が取得可能です。 症例数設計の基本については以下をご参照ください。 各設定の説明 入力タイプ説明平均値の差数値 ...
医学論文の書き方 【統計家はどんな視点で論文を見てる？】統計レビュアーがよく指摘する統計の注意点を解説！
医学論文を投稿すると、医学的なレビューの他に、統計レビュアーから統計学的なコメントを受けることがあります。統計レビュアーのコメントは専門的なことが多く、「何を言っているのか分からない...」と頭を抱えたことはないでしょうか？ 今回はその統計...
臨床研究の基礎 【臨床研究の結果はどの対象に適応される？】一般化可能性（外的妥当性）の考え方と一般化可能性を担保する方法を解説！
臨床研究によって得られた知見は実臨床に活用されていきます。臨床研究を実臨床に適応する範囲を考える上で必要な概念として一般化可能性（外的妥当性）という概念があります。一般化可能性は臨床研究の結果が一般化（外挿）できる可能性のことです。この記事では一般化可能性とはなにか？一般化可能性を担保するにはどうするべきなのか？について解説します！
統計学の基礎 【２つの因子の関係性は？】相関係数の正しい解釈とPearsonの相関係数とSpearmanの相関係数の計算方法を解説！
２つの変数の関係性を考えるときに相関係数が使われます。相関係数は定量的に関連性を評価できる一方で、誤用されている例も少なくありません。この記事では相関係数の正しい解釈と計算方法を解説します！
統計学の基礎 【連続値マーカーの予測性能を評価したい！】ROC曲線の見方とROC曲線の解釈を解説！
医学研究にはマーカーの血中濃度から疾患の有無を予測できるかを評価する研究があります。このときマーカーは連続値であることが多く、単純に感度や特異度で評価することはできません。そのときに役に立つのがROC曲線です！この記事ではROC曲線の描き方から解釈まで解説します！
臨床研究の基礎 【おかしなデータが入ってる！】外れ値の検出方法と外れ値があるときの解析方法を解説！
医学研究で避けられないのが集団から外れた値、外れ値の存在。外れ値を含んだデータを解析するとき、深く考えず解析から除いていないでしょうか？外れ値は常に除くのではなく、状況に応じて対応を変える必要があります。この記事では外れ値の検出方法と解析方法を解説しています！
統計学の基礎 医療統計FAQ
医学研究のお悩みに一問一答形式で回答してきます！ 回答内容は随時更新していきます。 こんな時、どんな解析をすればいい？ reviewerからこんなこと指摘されたけど、どう返信すればいい？ など、お困りのことがあればコメント欄に記載してくださ...
臨床研究の基礎 【誤解を招く研究報告はNG！】研究結果の印象操作（スピン）の問題と対策を解説！
医学研究の成果は論文や学会を通して世の中に発信されます。ただ発信された研究成果には印象操作（スピン）が含まれていることには注意が必要です。この記事では印象操作の原因と問題、その対策について解説します！