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【オンデマンド配信】
安定性試験の統計解析
〔経時変化の程度と規格外れのリスクをデータから推定〕

≪Excelを⽤いて実際の統計処理を学ぶ≫

Excel演習実施について(Excelデータ配布あり)
本セミナーの講演中に、Excel演習を行う箇所がございます。講師デモも同時進行で行なうため参加者のExcel演習実施は必須ではありませんが、ご自身でデータ解析を体験すると理解がより高まります。Excel演習実施される場合は、下記ご確認お願い致します。
 【1】演習用データは、マイページから事前にダウンロードしてください。 
 【2】Excelのアドインツール「分析ツール」を事前に組み込んでください。

視聴期間:申込日から10営業日後まで(期間中は何度でも視聴可)
  • 安定性試験に特化して、データの統計解析、結果の解釈、有効期限の妥当性や規格外れのリスクをテーマに解説!
  • 統計は具体的なデータを⽤いて絵やグラフを使いながら勉強していくと意外と分かりやすいもの、、、
    実際に遭遇するであろう具体的データを⽤いて、⼀緒にレポートを作成するようなストーリー仕⽴ての内容にしました!
【こんなことが学べます】
 ●科学技術分野で使われる統計の基礎
 ●測定誤差に関する⼀般概論
 ●測定誤差を⼩さくするための考え⽅
 ●安定性試験結果のデータサイエンス的なまとめ⽅
日時 【オンデマンド配信受講】 2023年7月28日(金)  まで申込受付中  /視聴時間:4時間22分 /視聴期間:申込日から10営業日まで
収録日時 2022年12月22日
会場 【オンデマンド配信受講】 Webセミナー(会社・自宅にいながら受講可能)  
会場地図
受講料(税込)
各種割引特典
55,000円 ( E-Mail案内登録価格 52,250円 ) S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価:本体50,000円+税5,000円
E-Mail案内登録価格:本体47,500円+税4,750円
E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件
2名で55,000円 (2名ともE-Mail案内登録必須/1名あたり定価半額27,500円)
テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
1名申込みの場合:受講料( 定価 39,600円/E-Mail案内登録価格 37,620円 )

 定価:本体36,000円+税3,600円
 E-Mail案内登録価格:本体34,200円+税3,420円
1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
※お申込みフォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。
※他の割引は併用できません。
配布資料製本テキスト
  ※セミナー資料はお申込み時のご住所へ発送させていただきます。
  ※申込み日から営業日3日までに発送いたします。
オンライン配信オンデマンド配信 ►受講方法・視聴環境確認(申込み前に必ずご確認ください)
 
セミナー視聴はマイページから
お申し込み後、マイページの「セミナー資料ダウンロード/映像視聴ページ」に
お申込み済みのセミナー一覧が表示されますので、該当セミナーをクリックしてください。
【申込み完了後】より視聴用リンクが表示されます。
備考※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。

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 ≫【講師紹介】

  [主な研究・業務]
  ・物理化学 ・統計的品質管理 ・医薬品の品質管理、品質保証(特にGMP分野)

セミナー趣旨

私が講師を務める分析法バリデーションのセミナーで受講者から安定性試験データの統計解析について質問やセミナーの要望を受けることが少なからずありました。そこで安定性試験に特化して、データの統計解析、結果の解釈、有効期限の妥当性や規格外れのリスクをテーマとしたセミナーを企画しました。

統計は具体的なデータを⽤いて絵やグラフを使いながら勉強していくと意外と分かりやすいものです。なので、実際に遭遇するであろう具体的データを⽤いて、⼀緒にレポートを作成するようなストーリー仕⽴ての内容にしました。統計部分は基礎から解説していきますので、統計初⼼者の⽅も安⼼してご参加下さい。その代わり、安定性試験の実務経験は必須です。問題を具体的にイメージできないと理解が進まないからです。皆様が⽇常的に直⾯している問題解決に少しでもお役に⽴てれば幸いです。

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。

セミナー講演内容

1.問題提起と現状認識
 1.1 経時変化のグラフが凸凹している!
 1.2 ロットによって変化の程度が違う?
 1.3 将来予測は直線で良いのか?
 1.4 サンプルの試験結果が規格内だったらセーフ?

2.統計の基礎Iと応⽤
 2.1 正規分布と標準偏差
 2.2 規準化(すべての統計的評価の基礎)
 2.3 標準偏差SDと標準誤差SE(似て⾮なるもの)
 2.4 折れ線グラフのヒゲはSDかSEか

3.測定誤差を深掘りする
 3.1 測定誤差は⼊れ⼦の構造
 3.2 各階層の誤差の⼤きさの求め⽅
 3.3 経時変化のグラフが凸凹になる原因と対策

4.統計の基礎IIと応⽤
 4.1 平均値の差の検定
 4.2 対応のある平均値の差の検定
 4.3 平均値の多群⽐較(⼀元配置分散分析)
 4.4 変化量は3ロットとも同じか?
 4.5 規格外のリスクを求める

5.将来予測のための統計
 5.1 相関分析と回帰分析(似て⾮なるもの)
 5.2 将来予測は回帰分析で
 5.3 直線への当てはまりの良し悪し(回帰診断)
 5.4 変化が直線的でない場合の対処
 5.5 規格外れの潜在リスクの求め⽅
 5.6 潜在リスクを考慮した規格値の設定