分析法バリデーションにおける統計解析Excel実習とバリデーション結果の読み取り方(初中級講座)

セミナー趣旨

分析法バリデーションは統計手法の理解なしに適切に計画、実施、評価ができるものではありません。しかし、その解説書となると厳密な定義説明があったり、難解な数式が並んだりと、いささか敷居が高くなっているという問題があります。統計は数式で理解するよりも、その概念をイメージすることが大切であり、イメージが理解できれば余程の専門家でない限り数式の理解は重要ではありません。また、具体的な問題が目の前にあると、よりイメージしやすくなることも多くの人が経験していることです。
そこで、具体的な実験データを使って、データ解析の考え方、方法、解釈について、解説をしていきたいと思います。その上で、それを支える統計の基礎について説明できればと考えています。統計がお飾りではなく、科学技術者の強力な武器になれば幸いです。

セミナープログラム

1.  統計の基礎
   • ばらつきの数値化（正規分布と標準偏差）
   • 平均値の信頼区間
   • ばらつき（標準偏差）の信頼区間
   • 分散分析の考え方
   • 相関係数が関連の強さを示す理由
   • 直線性の評価方法と結果の解釈（回帰分析）
2. 分析法バリデーションへの応用
   1.  併行精度
      • 併行精度とは「ばらつき」のことである
      • 併行精度を求める実験の注意点
      • 併行精度を評価する方法
      • 標準偏差の信頼区間を記載せよと言うけれど、具体的な計算方法は？
      • 併行精度はついでに求めた方が良い（頑健性が高くなる）
   2. 真度
      • 真度とは「かたより」のことである
      • 真度を求める実験の注意点
      • 真度を評価する方法
      • 真度の信頼区間とは
      • 真度を複数の濃度で評価したときの結果のまとめ方（濃度間で不整合があるか？）
   3. 室内再現精度
      • 室内再現精度とは「ばらつき」のことである
      • 室内再現精度を求める実験の注意点
      • 室内再現精度を評価する典型的な方法（一元配置分散分析）
      • 分散分析表から併行精度を（信頼区間も！）求める
      • 分散分析表から室内再現精度を（信頼区間も！）求める
   4. 直線性
      • 相関とは「関連の強さ」である
      • 相関係数の落とし穴
      • 直線性の評価は回帰分析で
      • 直線性を求める実験の注意点
      • 直線性の評価は回帰直線だけで十分か・・・回帰診断とは
      • 変数変換について
   5. その他
      • 検出限界（3.3σ/Sの意味合い）
      • 定量限界
      • 頑健性
      • 統計と固有技術の関係

□質疑応答□

セミナー講師

スタット・イメージング・ラボ 代表　福田 晃久 氏

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