Nivel: Avanzado
【Presentador】
Corporación Universitaria Nacional Universidad de Hokkaido Hospital Universitario de Hokkaido
Organización de Investigación y Desarrollo de Ciencias Médicas y de la Salud
Director del Centro de Ciencia de Datos Yoichi Ito
[Resumen de la presentación]
El análisis del modelo de variable latente es un método de análisis que define alguna propiedad detrás del objeto de análisis como una variable latente que no se puede observar directamente y supone que la variable latente se puede observar indirectamente. Los modelos de variables latentes se clasifican en cuatro tipos según la combinación de variables observadas y medidas de variables latentes. Cuando la variable observada es una escala continua y la variable latente también es una escala continua, se utiliza el análisis factorial. Cuando la variable observada es una escala continua y la variable latente es una escala discreta, se trata de un modelo de mezcla finita. Cuando la variable observada es una escala continua y la variable latente es una escala discreta, se utiliza un modelo de mezcla finita. La variable es una escala discreta, es un modelo de mezcla finita. Cuando la variable latente está en una escala continua, es un modelo de teoría de respuesta al ítem, y cuando la variable observada está en una escala discreta y la variable latente también está en una escala discreta. escala, se llama análisis de clases latentes. De estos cuatro métodos de análisis, el análisis de clases latentes no está implementado en SAS y solo se puede realizar en JMP Pro. En esta presentación, explicaremos la relación entre estos cuatro métodos de análisis e introduciremos el análisis de modelos de variables latentes utilizando JMP.
[Perfil del presentador]
Desde mayo de 2001, se convirtió en profesor asistente de bioestadística en la Escuela de Graduados en Medicina de la Universidad de Tokio. En 2008, pasó a ser profesor especialmente designado en la Escuela de Graduados en Medicina de la Universidad de Hokkaido. En 2011, se convirtió en profesor asociado. En 2018 se incorporó al Instituto de Matemática Estadística, Organización de Investigación de Sistemas e Información y se convirtió en director del Centro de Investigación en Ciencias de Datos Médicos y de Salud. En 2020, se convirtió en profesor y jefe del Departamento de Bioestadística del Centro de Investigación y Desarrollo Clínicos del Hospital Universitario de Hokkaido, y asumió su puesto actual en 2021 con el establecimiento de la Organización de Investigación y Desarrollo de Ciencias Médicas y de la Salud.
Se desempeña como consultor estadístico para investigadores que realizan investigaciones clínicas y como persona a cargo del análisis estadístico de los ensayos clínicos iniciados por los investigadores. Además, como miembro experto de la Agencia de Productos Farmacéuticos y Dispositivos Médicos (PMDA), participa en aproximadamente 10 revisiones de nuevos medicamentos al año.
*Actualmente estamos comprobando si los materiales distribuidos pueden hacerse públicos.
