7/31配信 現場で役に立つGMP推進のための 「統計的品質管理」総合コース2024 【Aセミナー】共通基礎 「データサイエンスの基礎」
| イベント名 | 現場で役に立つGMP推進のための 「統計的品質管理」総合コース2024 【Aセミナー】共通基礎 「データサイエンスの基礎」 |
|---|---|
| 開催期間 |
2024年07月31日（水）
～ 2024年08月30日（金）
2024年7月31日（水） 配信開始 （視聴時間：約3.5時間／視聴期間：7/31～8/30） ※会社・自宅にいながら受講可能です※ |
| 会場名 | 【Webセミナー（アーカイブ配信）】のみの開催です。 |
| 会場の住所 | オンライン |
| お申し込み期限日 | 2024年07月31日（水）16時 |
| お申し込み受付人数 | 30 名様 |
| お申し込み |
|
現場で役に立つGMP推進のための
「統計的品質管理」総合コース2024
【Aセミナー】共通基礎
「データサイエンスの基礎」
【受講者限定特典】各セミナーで統計実習用Excelデータを配布
※単セミナーでの受講も可能です。
| ■Excel実習について■ (必須ではございません) |
| 本セミナーの講演中にExcel実習を行う箇所がございます。 参加される際に、配布Excelをもとに実施していただくと理解度が深まります。なお、演習は講師のデモも同時進行で行いますので、実施しなくても支障ありません。 Excel実習を実施する際は、Excelアドイン「分析ツール」を組み込んでください。 |
| 「統計的品質管理」総合コース2024： 医薬品や医療機器の品質は外観からでは判断できないため、我々には使用者(医療関係者や患者)に具体的な安心感を与える義務（説明責任）があります。ここで言う具体的な安心感とはエビデンスに基づいた科学的根拠のことです。そのためには統計の基礎はもとより、検定、推定、サンプリング理論、実験計画法と幅広い力量が必要です。これを隈なく学びたいと言う方も、一部分だけで十分と言う方もいると思います。 そこで、本総合コースでは、共通基礎セミナーといくつかの応用セミナーを取捨選択できるようにしました（パターン1-5のコースを参考に申込みください）。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。全てのセミナーに計算のデモや演習を組み込んでありますので、統計初心者の方も安心してご参加下さい。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。 なお、各応用セミナーの内容は相互に関係はありますが独立していますので、他のセミナーを受講していなければ理解できないということはありません。 また、演習にはExcelのアドインツールである「分析ツール」を使いますので、事前にインストールしておいてください。 ≫詳しくは、コース表をご参照ください(PDF) ▼下記は、参考コースです。受講者のレベルにあわせ、基礎・応用セミナーをご選択ください。 ▼申込み例： パターン２「QC試験室コース」の場合、A,B,C,Dのセミナーを各ページからそれぞれ申込みください。 なお、Aの統計基礎セミナーが必要なければ、B,C,Dのみをご受講ください。 |
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|
参考コース：
（1セミナー） （4セミナー） （3セミナー） |
セミナー：
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| 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）
| セミナー講演内容 |
| 視聴時間：約3.5時間 |
| 本セミナーは統計に関する予備知識は不要です。 科学技術とは言葉を変えればデータサイエンスです。観察や実験から得られたデータを解析して、根底にある普遍的な法則や因果関係を解明していく、このことの積み重ねが科学技術の進歩の歴史と言っても過言ではありません。ですので、どのような分野で仕事をするにしても、ここで学ぶ内容は将来の飛躍のための大きな武器になります。取り上げるトピックとしては基礎的・入門的な内容ばかりですが、かなり深掘りしていきます。受講者層としては統計の初心者を想定していますが、学習すればするほど出てくる素朴な疑問、そのような疑問にも答える講座でもあります。難しいことは簡単に、簡単なことはより深く、の精神で講義を進めていきます。 新入社員教育や中堅社員のブラッシュアップ教育にも最適です。 |
| 講演内容 １．基礎の基礎を徹底理解する 1.1 全体像を把握するには「ヒストグラム」が一番 1.2 「標準偏差」とは、ばらつきの数値化のこと 1.3 集団の中での相対的な場所は「規準化」で表現すべし 1.4 規準化を誰にでもわかる表現に変換する方法（正規分布表） ２．信頼区間を深掘りする 2.1 意外に深い「平均値」の本当の意味合い 2.2 平均値のばらつきが「標準誤差」と呼ばれる理由 2.3 推定に保険をかける（t分布表） 2.4 95%信頼区間は「真の値を95%の確率で含む範囲」と言うけれど 2.5 モンテカルロ・シミュレーションで検証する ３．相関と回帰を深掘りする 3.1 対応のある２変数間の関連の強さ（相関係数） 3.2 対応のある２変数の関連を数式で表現する（回帰分析） 3.3 相関係数と回帰分析だけで十分か？（回帰診断） ４．二値データ（良品・不良品）の取り扱い 4.1 分布は非対称 4.2 不良率の標準偏差 4.3 不良率の信頼区間 ５．統計的検定・推定概論 5.1 平均値の差の検定（対応のない場合） 5.2 平均値の差の検定（対応のある場合） 5.3 検定におけるn数の効果 5.4 検定におけるp値の意味合い |
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」（遷移先WEBサイト）よりご確認ください。
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