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解説・総説論文
1. 野間久史 (2014). ケースコホート研究の理論と統計手法. 統計数理 62: 25-44.
2. 竹内文乃,野間久史 (2014). 観察研究におけるバイアスの感度解析. 統計数理 62: 77-92.
3. 野間久史 (2015). Individual Participant Dataに基づくメタアナリシス. 統計数理 62: 313-328.
4. 野間久史 (2015). メタアナリシスのエビデンスを正しく読み解くために―アカデミアの生物統計家の立場から. 薬理と治療 43: 615-620.
5. 野間久史 (2017). 連鎖方程式による多重代入法(preprint). 応用統計学 特集号「医学研究における欠測データの防止と統計解析」(担当エディター:野間久史,五所正彦),In Press.

講演資料
1. 野間久史 (2014). 過去の経験に学ぶ,メタアナリシスの本当のエビデンスレベル.第35会日本臨床薬理学会学術総会シンポジウム「メタアナリシスの結果は信じてよいか」,ひめぎんホール,2014年12月.
2. 野間久史 (2016). ネットワークメタアナリシスにおけるInconsistencyと種々のバイアス.第3回データサイエンスラウンドテーブル会議,独立行政法人医薬品医療機器機総合機構,2016年2月.
3. 野間久史 (2016). Individual Participant Data (IPD) による メタ・アナリシス.医学統計研究会特定主題シンポジウム2016,エーザイ株式会社,2016年6月.
4. 野間久史 (2016). The optimal discovery procedure: A generalization of the Neyman-Pearson fundamental lemma to multiple significance testing.大分統計談話会第54回大会,富士通大分システムラボラトリ,2016年10月.
5. 野間久史 (2017). 欠測データの統計科学:基礎理論と実践的な方法論. 平成28年度統計数理研究所公開講座,統計数理研究所,2017年1月.
6. 野間久史 (2017). Basic assumptions of NMA and key concepts about statistical analysis. Network Meta-Analysis Workshop in Kyoto 2017,京都大学,2017年1月.
7. 野間久史 (2017). ネステッドケースコントロール研究・ケースコホート研究のデザインと統計解析. 第27回日本疫学会学術総会疫学セミナー「追跡データ分析のA to Z」,ベルクラシック甲府,2017年1月.
8. 野間久史 (2017). 臨床研究における⽋測データの統計解析:最新の動向と実践的な⽅法論について. 国立がん研究センター生物統計セミナー,国立がん研究センター,2017年1月.
9. 野間久史 (2017). Quantifying indirect evidence in network meta-analysis. 京浜統計セミナー,横浜市立大学,2017年5月.

統計解析プログラム
1. R-program for "Noma, H. (2011). Confidence intervals for a random-effects meta-analysis based on Bartlett-type corrections. Statistics in Medicine 30: 3304-3312."
 R-program (RData file) Vignettes
2. Stata によるネットワークメタアナリシスの解析方法(2016年11月24日)
 diabetes.do (example code) diabetes.csv (example dataset)
3. 高井啓二,星野崇宏,野間久史.(2016).欠測データの統計科学:医学と社会科学への応用.東京:岩波書店.
 データセット,プログラム事例集
4. Rによるネステッドケースコントロール研究・ケースコホート研究の統計解析(第27回日本疫学会学術総会疫学セミナー資料;2017年1月7日)
 R-code examples
5. Multiple Imputation by Chained Equation (MICE): R example code using library mice(2017年1月国立がん研究センター生物統計セミナー資料;The example ovarian cancer dataset can be downloaded here;2017年1月14日)
5. Data analysis tools: CREST Medical Big Data Applications -- ISM team(2017年6月29日)

研究メモ
1. セミパラメトリックモデルの漸近理論と有効推定量(2013年5月28日)【Tsiatis, A. (2006). Semiparametric Theory and Missing Data. Springer. 5節のセミナー資料】
2. Individual Participant Dataに基づくメタアナリシス(2014年4月30日)
3. 多重代入法による欠測データの統計解析:Q&A(2016年9月10日)

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