Livello: Avanzato
【Presentatore】
National University Corporation Università di Hokkaido Ospedale universitario di Hokkaido
Organizzazione per la ricerca e lo sviluppo in scienze mediche e sanitarie
Il direttore del Data Science Center, Yoichi Ito
[Riepilogo della presentazione]
L'analisi del modello a variabili latenti è un metodo di analisi che definisce alcune proprietà dietro l'oggetto di analisi come una variabile latente che non può essere osservata direttamente e presuppone che la variabile latente possa essere osservata indirettamente. I modelli a variabili latenti sono classificati in quattro tipi a seconda della combinazione di variabili osservate e misure di variabili latenti. Quando la variabile osservata è una scala continua e anche la variabile latente è una scala continua, viene utilizzata l'analisi fattoriale. Quando la variabile osservata è una scala continua e la variabile latente è una scala discreta, si tratta di un modello misto finito. La variabile latente è su scala discreta, è un modello a miscela finita. Quando la variabile latente è su scala continua, è un modello di teoria della risposta agli elementi, mentre quando la variabile osservata è su scala discreta e anche la variabile latente è su scala discreta scala, si chiama analisi delle classi latenti. Di questi quattro metodi di analisi, l'analisi delle classi latenti non è implementata in SAS e può essere eseguita solo in JMP Pro. In questa presentazione spiegheremo la relazione tra questi quattro metodi di analisi e introdurremo l'analisi del modello a variabili latenti utilizzando JMP.
[Profilo del presentatore]
Dal maggio 2001 è diventato assistente professore di biostatistica presso la Graduate School of Medicine dell'Università di Tokyo, nel 2008 è diventato docente appositamente nominato presso la Hokkaido University Graduate School of Medicine e nel 2011 è diventato professore associato. Nel 2018 entra a far parte dell'Istituto di matematica statistica, Organizzazione di ricerca sull'informazione e sui sistemi e diventa direttore del Centro di ricerca sulla scienza dei dati medici e sanitari. Nel 2020 è diventato professore e capo del dipartimento di biostatistica, centro di ricerca e sviluppo clinico, ospedale universitario di Hokkaido, e ha assunto la sua attuale posizione nel 2021 con la creazione dell'Organizzazione di ricerca e sviluppo in scienze mediche e sanitarie.
Svolge il ruolo di consulente statistico per i ricercatori che conducono ricerche cliniche e come responsabile dell'analisi statistica per gli studi clinici avviati dagli sperimentatori. Inoltre, in qualità di membro esperto della Pharmaceuticals and Medical Devices Agency (PMDA), è coinvolto in circa 10 revisioni di nuovi farmaci all'anno.
*Stiamo verificando se i materiali distribuiti possono essere resi pubblici.
