きちんとしたプロトコールがあり、大きな逸脱がなく、計画的にデータ収集がなされていれば、データ分析作業はそれほど大変ではありません。分析プログラムを事前に作成しておけば、data lock当日に分析を終了させることもできます。

 とはいうものの、現実の臨床試験では試験終了後の探索的な分析が必要となる場合があります。また、副次的な解析を行うことにより、試験の成果を最大限に活用することも可能です。

 探索的・副次的な分析では、医学的な知識のみだけでなく、artifactの適切な取り扱い、p値に頼らない統計処理や分析の信頼性の限界を見極めるノウハウが必要になります。

 当社では、計画的なデータ分析のみならず、探索的なデータ分析に関しても分析業務を受託いたします。なお、当社では生産性、拡張性、柔軟性、先進性を考慮し、分析ツールとして統計研究者が開発・メンテナンスを行っているR (R fundation, Vienna, Austria)を標準としています。Free softwareであるRを利用するメリットとして、委託者側でも分析の再現が可能な状態で分析結果をご報告することが可能です(SAS等での分析をご希望の場合は別途ご相談ください)。分析結果にあわせて図表なども多用した報告書も作成いたします。

 費用はデータの状況、分析の複雑さに作業量が依存することから、データをお見せいただいた上で見積もりいたします。大まかな目安として下記をご参考ください(academic discountもご用意しております)。

  • 単純集計:50万円程度
  • 一般的統計解析:100万円程度
  • 文字データーのコード化、探索的解析・モデル構築必要なもの(Bays統計を含む):200万円〜

 なお、統計解析はデータを客観的に評価して、結果の信頼性を保証するためのものです。「A剤よりB剤が優れているという結果を出して欲しい」、「因子Aがリスクファクターになるように分析して欲しい」といったご要望にはお応えいたしかねます。 また、データによっては明らかな結果が得られないこともございます(そのリスクが大きいか、小さいかはお見積もりの際にご連絡いたします)。


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