初心者向けセミナーです 科学技術者のための“分かり易い”統計の基礎<Zoomによるオンラインセミナー>

分析業務に携わる科学技術者の方々のため
統計の具体的な実験データを使い、解析の考え方、方法、
解釈について、演習を交え解説します


7月17日開催『品質統計解析の分析法バリデーションへの応用』とセットで受講が可能です

セミナー講師

スタット・イメージング・ラボ 代表 福田 晃久 先生

これまでのご経歴
1979年 上智大学理工学部 化学科卒(工業物理化学研究室)
1979年 日本グラクソ株式会社(現GSK)入社、今市工場品質管理部配属
1987年 日本科学技術連盟 品質管理ベーシックコースを主席で修了
1988年 日本規格協会 実験計画法セミナー(品質工学)を次席で修了
1991年 日本グラクソ株式会社(現GSK)開発本部 メディカルデータサイエンス部 課長
2001年 グラクソスミスクライン株式会社 製剤研究センター 課長
2003年 ノボ ノルディスクファーマ株式会社 郡山工場 品質管理部/品質保証部 部長
2013年 共和薬品工業株式会社 信頼性保証室 品質保証部/三田品質保証部/品質保証推進部 部長
2019年 スタット・イメージング・ラボ 代表
過去関連テーマでのご講演など
品質強化のためのGQP・GMPセミナー(2008年 日科技連)
溶出試験判定法2の統計的考察(May 2019, PharmTech Japan)
溶出試験判定法1の統計的考察(June 2019, PharmTech Japan)

セミナー受講料

『科学技術者の統計(7月16日)』のみのお申込みの場合
  1名46,200円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円
『分バリ統計(7月17日)』と合わせてお申込みの場合
 (同じ会社の違う方でも可。※二日目の参加者を備考欄に記載下さい。)
  1名70,400円(税込(消費税10%)、資料付)
※備考欄に「分バリ統計(7月17日)とセットで申し込み」とご記入ください
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき59,400円
   ⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。

*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みお願い致します。
 (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

受講について

*本講座は、Zoom を使用したオンラインセミナーです。
 (下記ご確認の上、お申込み下さい)。

・本講座は、オンライン受講のみ可能です。セミナー会場での受講はできません。
 *PCもしくはスマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。

・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
  お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
*Zoomアプリのインストールをしないブラウザからのご参加テストもこちらから可能です
*Skypeなど別のツールが動いておりますと、カメラ・マイクなどがそちらで使用されてしまいZoomで不調となる場合があります。お手数ですが同様のツールは一旦閉じてからお試し下さい。

・Zoomアプリのインストール、zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です

・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。また本講座の配布資料は、印刷物を郵送にてご送付申し上げます。ご登録の際はお受け取りが可能な住所をご記入ください。

・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、
録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。

・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
 複数端末から同時に視聴することやプロジェクタ等による複数人での視聴は禁止いたします。

・当日、可能な範囲で質疑応答、個別質問も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)

セミナー趣旨

科学技術者にとって実験や観察を行い、そのデータから普遍的な何かを抽出するということは日常的によくあることです。統計はそのような場面で非常に活躍するのですが、必要性を痛感するのは社会人になってからという人が多いのではないかと思います。私(講師)もそうでした。本セミナーは、具体的な実験データを用いて、学びなおすことを意図したものです。統計は数式から学ぶと分かり難いのですが、絵柄やグラフから学ぶと意外と分かり易いものです。講師デモも同時進行で行なうためPC持参は必須ではありませんが、参加者ご自身でデータ解析を体験すると理解がより高まると思います。なお、本セミナーは「分析法バリデーションへの応用」の準備コースも兼ねていますが、医薬品以外の製造業に携わっている方で、業務に関わる統計を学びたいという方にも十分にご理解いただけるように解説いたします。

習得できる知識

統計的考察の基礎となる標準偏差と規準化の考え方
信頼区間、統計的有意差の意味合い
検定と推定の考え方、計算式の成り立ち
相関分析と回帰分析(直線回帰)の基礎
統計を学ぶためのコツ(モンテカルロ・シミュレーション)

セミナープログラム

本講座内では演習用のエクセルデータを事前に皆様にお送りする予定でございます。
エクセルが利用できるPCをご準備頂き、ご自身での演習が可能です
(その際、PC演習を希望される方は、Excelのアドインツールである「データ分析」の
 インストールを予めお願い申し上げます)。
演習は講師のデモも同時進行で行いますので、
PCをご準備されなくても受講に支障はございません。


 1.ばらつきを理解する
  ・ヒストグラム
  ・正規分布
  ・標準偏差

 2.統計的な距離(規準化:統計の勉強で最も重要な概念)

 3.95%信頼区間の意味合い「真の値を95%の確率で含む範囲」と言うけれど

 4.平均値の信頼区間
  ・標準偏差と標準誤差の違い
  ・信頼区間の計算方法と解釈

 5.標準偏差の信頼区間(“ばらつき”のばらつき!)
  ・標準偏差のばらつきの特徴
  ・信頼区間の計算方法と解釈

 6.平均値の差の検定と推定(グループ間の比較:t検定)
  ・検定のなりたち(比較のメカニズムとExcel関数を用いた手計算)
  ・Excelによる結果の解釈
  ・p値、有意水準、危険率
  ・差の信頼区間の計算方法

 7.平均値の差の検定と推定(対応関係がある場合の比較:paired-t検定)
  ・検定のなりたち(比較のメカニズムとExcel関数を用いた手計算)
  ・Excelによる結果の解釈
  ・p値、有意水準、危険率
  ・差の信頼区間の計算方法

 8.一元配置分散分析(多群の平均値の比較)
  ・検定のなりたち(比較のメカニズムとExcel関数を用いた手計算)
  ・Excelによる結果の解釈
  ・p値、有意水準、危険率
  ・差の信頼区間の計算方法

 9.相関係数(対応のある2変数間の関連の強さ)
  ・相関係数のなりたち
  ・回帰分析とは
  ・Excelによる結果の解釈
  ・回帰分析の落とし穴(回帰診断)

 10.自習のためのモンテカルロ・シミュレーションのやり方