레벨: 초급
【발표자】
히로세 장행, 국립대학법인 규슈대학 규슈대학병원 ARO 차세대 의료센터
와타나베 히로코, 큐슈 대학 병원 ARO 차세대 의료 센터
토야마 타케시, 규슈 대학 병원 ARO 차세대 의료 센터
다가와 코사로, 규슈 대학 병원 ARO 차세대 의료 센터
나카토 효스케, 규슈 대학 병원 ARO 차세대 의료 센터
나가타 타쿠야, 규슈 대학 병원 ARO 차세대 의료 센터
기시모토 준지, 규슈 대학 병원 ARO 차세대 의료 센터
【발표 개요】
JMP는 조작이 쉽고 다양한 해석 방법을 지원하기 때문에, 당 대학에서는 의학 연구자에게 널리 이용되고 있다. 그러나 최근에는 비교적 고도의 해석 방법에 대해 논문의 검토자로부터 요구되거나 연구자 자신이 그것을 실천하고 싶다는 장면이 늘어나고 있어 JMP의 기존 기능만으로는 요망에 충분히 응할 수 없는 것 있다. 예를 들면 SAS와 같은 소프트웨어를 이용하면 고도의 해석도 가능하지만, 바쁜 의학 연구자가 스스로 SAS등의 프로그래밍을 생각한 채로 하기에는 장애물이 높다.
본 발표에서는, 통계 컨설테이션에서 전해진 상담 사례를 바탕으로, 향후 JMP에 실장되면 유익하다고 생각하는 해석 방법의 몇개인가를 보고한다.
요청의 세 가지 기능 추가에 대해 내 분야에서 자주 사용하기 위해 완전히 동의합니다.
특히 KM 곡선의 중단 마크, number at risk에 대해서는 JMP Clinical로 구현되고 있을 것이므로 이식하는 것만으로는 아닌가? 라고 생각합니다.
