プロフィール

現代はビッグデータの時代と言われています。

あふれんばかりのデータを俯瞰し、その中から大切な情報を正確につかみとり、整理し、そこから先のことを読み取る能力が求められます。

そのためには、統計解析を勉強し、統計の扱いに慣れていることが必要です。

今や、与えられた資料に適切なデータ処理をし、必要な情報を引き出せる能力は現代人の必須スキルになっています。

ところが、不幸にも、日本ではこれまで統計解析を大切に扱ってきたとはいえません。

たとえば、大学受験にはほとんどの場合、統計解析の考えや知識は必要とされませんでした。

そのため、数学で受験した若者でさえ、統計学の知識・考え方が欠落しています。

結果として、多くの学生やビジネスマン、教育者はしっかりした統計解析の知識をもち合わせていないのが現実です。

このような状況は日本の悲劇といえるでしょう。

そのため、一念発起し、統計解析を学ぼうとしたとき、多くの人がその入り口でつまずいてしまうのです。

図書館や書店には、多くの統計解析の書物が並んでいます。

しかし、その多くはむずかしい数式を羅列した専門書であったり、統計解析ソフトウェアのマニュアルであったりします。

そして、それを勉強しようとしてページを開くと、統計の専門用語のオンパレードです。

あわてて統計学辞典を調べると、これまた輪を掛けたようにむずかしい解説がひしめいています。

使い方や例も載っていないのが実情です。

これでは、せっかくのやる気も削がれてしまいます。

このような状況で統計解析を学習するには、統計学の用語を平易に解説した媒体がどうしても必要になります。

そうしたご要望に応えるのが本サイトです。

是非本サイトを隅から隅まで読んでください。

計算しなくても、統計解析の基本的な重要な考え方がおわかり頂けるかと存じます。

本サイトは、中学校で学ぶ数学のレベルを前提に、平易な言葉で解説しております。

むずかしい数学をできるだけ使わずに、事例を利用しながら解説しています。

実際の統計の計算はきわめて複雑でめんどうで、それらはコンピューターに任せれば済みます。

大切なことは統計解析の考え方をしっかりマスターしておくことです。本サイトがその一助となることを期待します。

サイト運営者の略歴

嵜山陽二郎（さきやまようじろう　サイト運営者）。株式会社メドインフォ代表。東京大学大学院修士課程、博士課程修了（医学博士）。大手外資系製薬企業にて様々の疾患領域における医学情報・統計解析担当を歴任。これまで40報を超える学術論文を執筆し、非臨床・臨床研究の統計解析手法において多数の研究業績を有する。国際学会発表5回、国際薬物動態予測学会の座長、講演会など多数の実績あり。著書：「医師・看護師のための統計学ポイントアドバイス77　東京図書」

サイト管理者
名前	嵜山陽二郎（さきやまようじろう）
職業	株式会社メドインフォ代表
出身	東京都
使命	統計解析の情報をわかりやすく発信する
情報発信の媒体	統計解析を世界最速でマスター - 世界一わかりやすいデータサイエンス講義
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関連リンク2	英語ゼミ【最速で英語をマスターするサイト】
関連リンク3	医療統計学は超簡単
備考	リンクフリー

書籍紹介

本書にかける思い

現在の医療は、経験に裏打ちされて行われている面は多々あり、それはそれで必要です。

しかし、実臨床での経験に乏しい若手の医師が現場で重要な判断にせまられたときは、

データやエビデンスの高い報告に裏打ちされたアクションが必要で、そのためには医療統計学が必要になります。

またベテランの医師においても、これまでの経験や蓄積したデータを統計学的に処理し世の中に公表することは、社会的意義が大きいです。

標準偏差、標準誤差、信頼区間の違いは何？
 
効率のよい実験計画の立案法は？
 
看護研究におけるEBN（Evidence-Based Nursing）のもつ可能性と限界は何？

本書では、これらのちょっとした疑問に答えていきます。

「医療統計学」の基礎的な概念を理解し、実臨床へ応用するためのツールとして

本書を活用して頂ければ幸いです。

本書の一部を立ち読み

標準誤差（第４章　P.89）

「母集団から標本を抽出する」という作業を何度も行うという（少し慣れない）状況を想像してみてください。

それぞれの標本から得られた平均値を並べると、つりがね型の正規分布になります（中心極限定理）。

さて、その「つりがね」ですが、実はおおもとの母集団の「つりがね」に比べるとよりシャープな、細いつりがね型になります。

平均すること自体に中心に近づける効果がありますから、その平均の分布は、元データの分布よりシャープになることは容易に想像できるでしょう。

また、抽出した標本の大きさｎ（標本の中のデータの数）が大きければ大きいほど、その形状はより一層シャープになります。

定量的に表現すると、つりがねの「ウエスト（腰のくびれ部分）」の値、つまり標準偏差は、母集団のつりがねの「ウエスト」の値（母標準偏差）を標本の大きさの平方根で割った値になります。

これが標準誤差と呼ばれるものです。

標本平均の分布の標準偏差　＝　標準誤差

です。

では標準誤差とは何か。一言で言うと、標本平均から母平均を推定する上での推定の精度を表します。

もう少し具体的に表現すると、「標本平均±標準誤差の範囲に母平均は６８％の推定精度で含まれている」ということです。

なぜEBNが必要か（第６章　P.131-132）

最近、看護の領域でもEBMの重要性が強調されるようになり、特にEBN（Evidence-Based Nursing）と呼ばれています。

背景には、医療をとりまく環境の変化に対応した看護ケアを提供していくためには、（従来の）主に経験に基づいた看護ではなく、エビデンスに基づいた看護を提供していかなければならないという考え方があります。

一方、看護職は目の前の患者の対応に追われるとても忙しい職種であり、看護ケアを科学的に立証するという活動自体、非常に進めにくい環境にあることも事実です。

しかし、看護の質の向上を図り、専門性の高い看護を提供していくためには、なんとか時間を捻出して、看護ケアを科学的に立証し、論文などの形として残し、それを次世代の看護に活用していく必要があります。

また、EBMと同様にEBNにおいても、どんなにエビデンスが高いケアであっても、患者あるいは患者の家族に受け入れられなければ提供することはできません。

たとえばICUにおける院内感染の防止のために、ICUの入り口付近にスリッパを置くのが有効であるというエビデンスが得られているとしても、患者がスリッパの使用を嫌がっているのであれば無理に奨めることはできません。

また、費用対効果や、実施にあたって活用できる資源なども考慮に入れながら提供できるケアを決めなければなりません。

医師・看護師のための統計学ポイントアドバイス７７　もくじ

第１章　医療統計学の基礎　〇大切なマインドセット
     医療統計学はなぜ重要か
     医療統計学の勉強法
     医療統計学の実際

第２章　記述統計　〇統計データを「見える化」する
     データを記述する
     平均とメディアン
     データの分布を記述する

第３章　確率　〇医療統計学における「確からしさ」とは
     確率の基礎
     確率分布
     条件付き確率

第４章　推測統計　〇医療統計学における羅針盤
     母集団と標本
     仮説検定
     信頼区間

第５章　実験計画法　〇計画は分析より大切
     フィッシャーの３原則
     サンプルサイズの設計
     要因実験

第６章　EBM 〇高いエビデンスを活用しよう
     EBMの基礎
     EBMの実際
     EBN

第７章　予測のための統計　〇医療統計学における予測の手法
     回帰と相関
     分散分析
     一般化線形モデル

第８章　将来展望　〇医療統計学　これを知らなきゃ時代遅れ
     臨床研究の可能性と限界
     ビッグデータの活用
     医学領域と工学領域の融合

嵜山陽二郎研究業績/公表文献等

＜Article＞
1 Ohnishi T., Sakiyama Y., Okuri Y., Kimura Y., Sugiyama N., Saito T., Takahashi M.,. and Kobayashi T. The prediction of response to galantamine treatment in patients with mild to moderate Alzheimers disease. Curr Alzheimer Res. 2014 Feb;11(2):110-8.
2 Sakiyama Y., Ohnishi T., Okuri Y., Kimura Y., Sugiyama N., Kuwabara H. and Kobayashi T. Pharmacoeconomic analysis and evaluation of galantamine. Progress in Medicine, 2012 Dec;32(12):2637-2643.
3　Wakamatsu A., Aoki K., Sakiyama Y., Ohnishi T. and Sugita M. Predicting pharmacokinetic stability by multiple oral administration of atypical antipsychotics. Innovative Clinical Neuroscience, 2013, 10: 23-30.
4　Sakiyama Y. The use of machine learning and nonlinear statistical tools for ADME prediction. Expert Opinion of Drug Metabolism and Toxicology, 2009, 5: 149-169.
5　Sakiyama Y., Ohashi K. and Takahashi Y. Application of nonlinear regression model to sigmoid dose-response relationship in pharmacological studies. Nippon Yakurigaku Zasshi 2008, 132: 199-206.
6　Sakiyama Y. Prediction of ADMET properties using statistical models, ADMET Meeting, SMI Conference Documentation, London, July 2008:25-32.
7　Sakiyama Y., Yuki H. and Honma T. Prediction of human liver microsomal stability with machine learning. Proceedings of the 2008 international conference on machine learning; models, technologies and applications ed by Arabnia R et al, CSREA Press 2008;2:784-6.
8　Sakiyama Y., Yuki H., Moriya T., Hattori K., Suzuki M., Shimada K. and Honma T. Predicting human microsomal stability with machine learning techniques. Journal of Molecular Graphics and Modelling 2008, 26: 907-915.
9　Sakiyama Y., Sujaku T. and Furuta A. A novel automated method for measuring the effect of analgesics on formalin-evoked licking behavior in rats. Journal of Neuroscience Methods 2008, 167: 167-175.
10　Ohara F., Nii A., Sakiyama Y., Tsuchiya M. and Ogawa S. Pathophysiological characteristics of dimethylnitrosamine-induced liver fibrosis in acute and chronic injury models: A possible contribution of KLF5 to fibrogenic responses. Dig. Dis. Sci. 2008, 53: 2222-2232.
11　Sakiyama Y. Hatano K., Tajima T., Kato T., Kawasumi Y., Suzuki M. and Itoh K. An atlas-based image registration method for dopamine receptor imaging with PET in rats. Ann. Nucl. Med. 2007, 21: 455-462.
12　Sakiyama Y., Hatano K., Kato T., Tajima T., Kawasumi Y. and Itoh K. Stimulation of adenosine A1 receptors decreases in vivo dopamine D1 receptor binding of [11C]SCH23390 in the cat striatum revealed by positron emission tomography. Ann. Nucl. Med. 2007, 21: 447-453.
13　Tajima T., Hatano K., Suzuki M., Ogawa M., Sakiyama Y., Kato T., Endo H., Miura H., Matsubara M. and Itoh K. Increased binding potential of [11C]raclopride during unilateral continuous microinjection of nicotine in rat striatum observed by positron emission tomography. Synapse 2007, 61: 943-950.
14　Sakiyama Y. Komiyama O. and Tsukada H. Analysis of censored data in multi-factorial analgesic test. Yakugaku Zasshi 2007, 127: 2079-2084.
15　Sakiyama Y. Sujaku T and Furuta A. A new automated method to estimate behavioral responses of a small animal using multicolor detection technique. SICE-ICASE 2006:2905-2910.
16　Sakiyama Y, Saito M, and Inoue O. Acute treatment with pentobarbital alters the kinetics of in vivo receptor binding in the mouse brain. Nucl Med Biol. 2006 May;33(4):535-41.
17　Suzuki M, Hatano K, Sakiyama Y, Kato T, Kawasumi Y and Ito K. Age-related changes of dopamine D1-like and D2-like receptor binding in the F344/N rat striatum revealed by positron emission tomography and in vitro receptor autoradiography. Synapse. 2001 Sep 15;41(4):285-93.
18　Wakabayashi S, Nariai T, Ishiwata K, Nagaoka T, Hirakawa K, Oda K, Sakiyama Y, Shumiya S, Toyama H, Suzuki F, Senda M.　A PET study of adenosine A1 receptor in anesthetized monkey brain. Nucl Med Biol. 2000 May;27(4):401-6.
19　Suzuki M, Hatano K, Sakiyama Y, Kato T, Kawasumi Y and Ito K. Age-related decrease in striatal dopamine D1 and D2 receptor binding in Fischer 344 rats revealed by positron emission tomography. Journal of Labelled Compounds and Radiopharmaceuticals, June, 1999, vol. 42, no. SUPPL. 1, p. S196-S197.
20　Hatano K, Sakiyama Y, Suzuki M, Kawasumi Y, Kato T, Kawakita T, Suzuki F, Ito K. Synthesis and biodistribution of (18F)KF19316, a phosphodiesterase type 4 inhibitor. Journal of Labelled Compounds and Radiopharmaceuticals, June, 1999, vol. 42, no. SUPPL. 1, p. S624-S626.
21　Sakiyama Y., Sato A., Senda M., Ishiwata K., Toyama H. and Schimidt RF. Positron emission tomography reveals changes in global and regional cerebral blood flow during noxious stimulation of normal and inflamed elbow joints in anesthetized cats. Exp. Brain Res. 1998;118:439-446.
22　Ishiwata K., Noguchi J., Ishii S., Senda M., Sakiyama Y., Hatano K., Ito K. and Nabeshima T. Development of a radiolabeled ligand for mapping sigma receptors in the brain and tumor by positron emission tomography. Innervision. 1998;8:74-74.
23 Hashimoto K, Hatano K, Minabe Y, Iyo M, Taniguchi M, Hoshino O, Sakiyama Y. and Kawasumi Y. Radiosynthesis of [18F]N-(4-Phenylbutyl)-4-(4-fluorobenzoyl) piperidine for studying Serotonin 5-HT2A receptors. J Label Comp Radiopharmac. 1998 XL1: 941-949.
24　Hatano K, Sakiyama Y, Suzuki M, Kawasumi Y, Kato T., Kawakita T, Suzuki F and Ito K.:　Imaging of phosphodiesterase type 4 by fluorine-18 labeled KF19316. Fusso Kagaku Toronkai Koen Yoshishu, 1997; 22:42-43.
25　Wakabayashi S, Ishiwata K, Nariai T, Nagaoka T, Hirakawa K, Oda K, Sakiyama Y, Shumiya I, Toyama H, Suzuki F and Senda M:　PET imaging of adenosine A1 receptor in anesthetized monkey brain. 18th International Symposium on Cerebral Blood Flow and Metabolism, Baltimore, 1997.6.15-19, Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism, 1997, 17(sup.1).
26　Wakabayashi S, Ishiwata K, Nariai T, Shumiya S, Sakiyama Y, Noguchi J, Nagaoka T, Hirakawa K, Oda K, Toyama H, Suzuki F and Senda M. PET imaging of adenosine A1 receptor in anesthetized monkey brain. The Role of Adenosine in the Nervous System (Okada,Y.ed.),Elsevier Science B.V.,1997,pp.185-91.
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28　Ishiwata K, Noguchi J, Sakiyama Y, Shimada J, Ishii S, Sakiyama T, Toyama H, Endo K, Suzuki F, Senda M. Synthesis and in vivo evaluation of 11C-labeled xanthine derivatives as a PET tracer for mapping CNS and peripheral adenosine A2a receptors. Journal of Labelled Compounds and Radiopharmaceuticals, Dec., 1997, vol. 40, p. 618-619.
29　Ishiwata K, Noguchi J, Toyama H, Sakiyama Y, Koike N, Ishii S, Oda K, Endo K, Suzuki F, Senda M. Synthesis and preliminary evaluation of [11C]KF17837, a selective adenosine A2A antagonist. Appl Radiat Isot. 1996 May-Jun;47(5-6):507-11.
30　Ishiwata K., Sakiyama Y., Sakiyama T., Shimada J., Toyama H., Oda K. and Suzuki F. Myocardial adenosine A2a receptor imaging of rabbit by PET with [11C]KF17837. Ann. Nucl. Med. 1997; 11:219-225.
31　Sakiyama Y., Ishiwata K., Ishii K., Oda K., Toyama H., Ishii S., Nakayama H., Sato A. and Senda M. Evaluation of the brain uptake properties of [1-11C]labeled hexanoate in anesthetoized cats by mean of positron emission tomography. Ann. Nucl. Med. 1996; 10:361-366.
32　Sakiyama Y., Ishiwata K., Toyama H., Oda K. and Senda M. Kinetic parameters of [11C]Nemonapride binding in rat brain estimated by PET: Comparison with N-[11C]-methyl-spiperone. Ann. Nucl. Med. 1996; 10(Suppl).
33　Kurosawa M., Sakiyama Y., Sato A and Uchida S. Innocuous mechanical stimulation of the hindlimb skin increases extracellular release of acetylcholine in the cerebral cortex in conscious rats. Biogenic Amines. 1994; 10:151-159.
34　Kurosawa M., Sakiyama Y., Sato A. Extracellular release of acetylcholine, noradrenaline and serotonin in the cerebral cortex increases in response to walking in rats. Society for Neuroscience Abstracts, 1993, vol. 19, no. 1-3, p. 1765.
35　Inoue O., Kobayashi K., Sakiyama Y. and Suzuki T. The effect of benzodiazepines on the binding of [3H]SCH23390 in vivo. Neuropharmacology 1992; 31:115-121.

1．Sakiyama Y. Application of machine learning tools for in silico ADME screening. Predictive ADME, InterAction Meeting Session, Bryn Mawr, Philadelphia, USA, Oct 13-17, 2008. http://innovationwell.net/COMTY_conf08sakiyamay
2．Sakiyama Y. Yuki H. and Honma T. Prediction of human liver microsomal stability with machine learning. International conference on machine learning; models, technologies and applications, WORLDCOMP’08, July 14-17, Las Vegas, USA, 2008
3．Sakiyama Y. Prediction of ADMET properties using statistical models, ADMET Meeting, SMI Conference, London, July 2008.
4．Sakiyama Y. Sujaku T and Furuta A. A new automated method to estimate behavioral responses of a small animal using multicolor detection technique. SICE(Society of Instument and Control Engineers)-ICASE(The Institute of Control, Automation, and Systems Engineers) International Joint Conference 2006. Oct. 18-21, 2006 in Bexco, Busan, Korea 2905-2910.
5．Sakiyama Y. Sujaku T and Furuta A. A novel automated method for measuring the effect of analgesics on formalin-evoked licking behavior in rats. Pharmaceutical Sciences World Congress, Amsterdam, Netherlands April 22-25, 2007.

＜Article_Japanese＞
1.嵜山陽二郎　プロゲステロン腟錠（ルティナスR腟錠）を用いた生殖補助医療における黄体補充 ? Shinyaku to Rinsho 2015; 64(3): 235-241.
2.嵜山陽二郎、大西隆、松村多可　神経変性疾患における薬物療法と医薬品開発の現状 - Bio Clinica 2011; 26(6): 738-742.
3.嵜山陽二郎、大西隆　アルツハイマー型認知症治療薬　ガランタミン臭化水素酸塩 - Bio Clinica 2011; 26(5): 442-448.
4.杉山奈未、大栗優一、木村裕治、嵜山陽二郎、大西隆　ガランタミン：アルツハイマー型認知症に対する新規治療薬 - 兵庫県薬剤師会誌 2011; 667: 25-27.
5.嵜山陽二郎、幸瞳、本間光貴　機会学習による薬物のヒト肝ミクロゾーム安定性の予測 ? CBI学会和文誌 2009; 2: 1-5.
6.嵜山陽二郎、大橋雅津代、高橋行雄　薬理試験における統計解析のQ&A 用量依存性データへの非線形モデルの活用 ? 日本薬理学雑誌 2008; 132: 199-206.
7.嵜山陽二郎、小宮山靖、塚田秀夫　打ち切りを含む多因子疼痛試験データの解析 ? 日本薬学雑誌 2007; 127: 2079-2084.
8.石渡喜一, 野口順子, 石井信一, 千田道雄, 嵜山陽二郎, 籏野健太郎, 伊藤健吾, 鍋島俊隆：ポジトロン断層法に. よる脳と癌のシグマ受容体画像化のための放射性薬剤の開発. Innervision, 74 (1998). 109.
9.嵜山陽二郎、内田さえ、佐藤昭夫　　知覚・感覚生理学　
Drug Therapyコンパクトシリーズ　薬剤と知覚・感覚障害　　清水直容監修 1995　（株）ミクス　p.8-20.
10.佐藤昭夫、嵜山陽二郎　自律神経機能の老化　
現代化学増刊２４　老化の科学　２１世紀への老化研究をめざして　積田亨ほか編（１９９４）　東京化学同人
11.佐藤昭夫、嵜山陽二郎、永井信夫　自律神経系の発火リズムの生理的意義 Brain Medical Vol5, No3 1993 223-229.
12井上修、小林薫、嵜山陽二郎、伊藤高司　　PETによる薬物の受容体占有量測定に関する研究　
精神薬療基金研究年報　　第23集.
13竹谷内一?　嵜山陽二郎、堀田晴美、内田さえ、中塚裕文、遠藤光政、吉橋昌厚 カイロプラクティック総覧　スコット・ハルデマン原編著　　
監訳：　本間三郎、竹谷内宏明　エンタプライズ社

＜著書＞
1.嵜山陽二郎　医師・看護師のための統計学ポイント＆アドバイス77　東京図書　2016年11月

＜Lecture_Japanese＞
1.嵜山陽二郎　神経変性疾患における薬物療法と医薬品開発の現状 技術情報協会　医薬品開発セミナー　2011年7月28日　品川区民会館　東京