この講座は『受講登録する（無料）』ボタンを押すと受講開始となる『開始日可変型講座』です。
『開始日可変型講座』とは、受講者個々の受講開始日に応じて進行する講座です。

ご自身のスケジュールは、以下の講座スケジュール（PDF）を参考にご確認ください。

講座内容

京都大学は国際的な臨床研究の拠点であり、New England Journal of Medicine、Lancet、BMJに次々と論文が掲載されている。そのためには研究者のトレーニングが重要であり、臨床統計家育成コースは大学院生向けに多数の正規科目を提供している。

この講座は、臨床統計家育成コースが、過去の教育経験をベースに、臨床医学のための統計学を習得できるように構成したものである。JMOOCには全3講座が提供されており、それぞれが具体的な目標を設定している点が特徴である。
　(1) 臨床医学論文のMethodsを読み解く能力を身に付ける
　(2) サンプルサイズ計算の技術を身に付ける
　(3) 因果推論の手法とその理論を習得する

臨床研究を計画するとき、対象者の人数（サンプルサイズ）について検討しなければならない。サンプルサイズが足りなければ、統計学的に有意な結果は得られない。それを防ぐために行われるのがサンプルサイズ計算である。残念ながら、日本で行われている臨床研究のうち、サンプルサイズ計算がいい加減なものが半分以上である。そこでこの講座「臨床試験の統計的方法」では、主に臨床試験を想定して、サンプルサイズ公式・数表集を用いたサンプルサイズの計算方法とその考え方を身に付ける。

受講の流れは以下の通り。
　(1) 講座サイトからサンプルサイズ公式・数表集をダウンロードする
　(2) 講義動画を視聴して、数表の使い方を学ぶ
　(3) 講座サイト上の基本問題を解くことで、理解を確認する

第1週：サンプルサイズの基本公式

• 等分散における2標本t検定のサンプルサイズの数表

第2週：割合を比較するためのサンプルサイズ

• 2群の割合を比較するためのサンプルサイズの数表
• Simonの最適デザイン・ミニマックスデザインのサンプルサイズの数表

第3週：2群の生存曲線を比較するためのサンプルサイズ

• 2群の生存曲線を比較するためのハザード比ごとの必要イベント数の数表
• 2群の生存曲線を比較するための必要イベント数の数表
• 2群の生存曲線を比較するためのサンプルサイズの数表

第4週：基本公式の42はどこから来たのか

• Bayes流1閾値デザインのサンプルサイズの数表
• Bayes流2閾値デザインのサンプルサイズの数表