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KONDO Masahiro (@mkondo1042)

投稿一覧（最新100件）

8 0 0 0 OA 臨床試験における被験者数再設定—方法論の概説と統計学的留意点—

2012年に上村先生が書かれたサンプルサイズ再設計に関する総説。 「臨床試験における被験者数再設定—方法論の概説と統計学的留意点—」 https://t.co/t2phquxN5z

14 0 0 0 OA 臨床研究における生物統計学の役割

リンク先からの引用。 “多くの日本の統計家，そして統計家以外の人も，生物統計学を「統計学を医学・健康科学領域に応用する統計学の一分野」と誤解している.” https://t.co/6wvaCmNrZZ

17 0 0 0 OA 反事実モデルに基づく直接効果と間接効果の推定

R(CMAverse)を使って矢田(2020)の媒介分析の結果を再現する記事を書こうとしてる https://t.co/kyfggjtY9q https://t.co/hihEThTCUu

61 0 0 0 OA 医学における因果推論 第一部 ―研究と実践での議論を明瞭にするための反事実モデル―

日本語でウェブで手に入る医学の因果推論の入門向けの資料を紹介。 ・ICRwebの篠崎先生の講義 https://t.co/p30HV2TCdi https://t.co/NK69VnVuIo ・医学における因果推論　第一部 https://t.co/8aiIGQv1kR ・医学のための因果推論の基礎概念 https://t.co/OQeI3vNX0h

21 0 0 0 OA 医学のための因果推論の基礎概念

日本語でウェブで手に入る医学の因果推論の入門向けの資料を紹介。 ・ICRwebの篠崎先生の講義 https://t.co/p30HV2TCdi https://t.co/NK69VnVuIo ・医学における因果推論　第一部 https://t.co/8aiIGQv1kR ・医学のための因果推論の基礎概念 https://t.co/OQeI3vNX0h

24 0 0 0 OA 臨床試験におけるランダム化の意義と限界

臨床試験におけるランダム化の意義と限界 https://t.co/eaKoxP1YcB

33 0 0 0 OA 医学における因果推論 第二部 ―交絡要因の選択とバイアスの整理および仮説の具体化に役立つDirected Acyclic Graph―

ちなみにDAGの復習するときは、まずこれを読んでます。 医学における因果推論　第二部 https://t.co/do2xfFBdwY

お気に入り一覧（最新100件）

128 0 0 0 OA なぜ博士課程進学はキャリア選択から除外されるのか —キャリア観・社会とアカデミアの関係性への認識に着目して—

https://t.co/cukWxkUWDr 端希子(2022)「なぜ博士課程進学はキャリア選択から除外されるのかｰキャリア観・社会とアカデミアの関係性への認識に着目してｰ」『大学経営政策研究』12, pp.225-240. 博士課程進学を「断念」する、東大大学院生に対するインタビュー調査。

20 0 0 0 OA A Review of Studies Using Japanese Nationwide Administrative Claims Databases

ちなみにこちらは最近出版された日本の医療DB研究のレビュー論文。 ご覧の通り、DPCデータベース（急性期病院から集められた日本最大のDB）では外科・救急が論文の多くを占めていることからも、DPCと当該分野の親和性の高さがお分かり頂けるかと思います。 https://t.co/wEqcPNI821 https://t.co/GZ7PzDAhL5

41 0 0 0 OA 処方提案や疑義照会におけるチームワーク悪化・ストレス発生に影響する信念対立因子の解明─多変量解析とベイジアンネットワーク解析─

J-STAGE Articles - 処方提案や疑義照会におけるチームワーク悪化・ストレス発生に影響する信念対立因子の解明─多変量解析とベイジアンネットワーク解析─ https://t.co/0Owk8P2pMr

62 0 0 0 OA 傾向スコア解析のための三重頑健情報量規準

かなり重要な情報が詰まっているので因果推論界隈は必読です。 二宮(2022)"傾向スコア解析のための三重頑健情報量規準"https://t.co/ZdIAF82irY

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