【通信講座】
基礎からの分析法バリデーション
2026年アップデート
≪ 演習問題(Excel実習)模範解答の解説動画付き≫
要所要所のExce実習で「自分でもできた!」を実感
統計の数式だけだと理解しづらい部分をイメージを含めて理解できる!
数式の理解ではなく概念のイメージを理解すること!
それを支える統計の基礎について説明する。
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本講座では、ZoomでオンラインQ&Aミーティング(スクーリング)を2回(各1時間)実施します。
●実施日時 第1講:2026年3月18日(水) 13:30~14:30 第2講:2026年4月20日(月) 13:30~14:30 ※第1講と第2講の演習問題提出直後に実施いたします。 ●実施内容 演習問題のポイント解説や通信講座の内容はもちろん、関連する疑問について、 講師に直接質問できるQ&Aコーナーを実施する予定です。 |
| 開講日 | 2026年2月17日 (火) | |||||||||||||||||||||||
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講座回数 |
全2講(2026年2月17日~2026年6月下旬) |
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1口の受講者数 |
1口3名まで受講可能 |
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| 受講料(税込 |
1口 52,800円 ( E-Mail案内登録価格 50,160円 )
定価:本体48,000円+税4,800円
E-Mail案内登録価格:本体45,600円+税4,560円
[1名参加も可能です]
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| スケジュール |
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| 受講条件 |
(1) PC の環境が必須です。
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| 教材 |
■製本版テキスト: 各受講者1冊 Win・Macの両OS、スマートフォン・読書端末(iPhone、iPadなど) PDF(コンテンツ保護のためアプリケーション「bookend」より閲覧) ●実施日時
第1講:2026年3月18日(水) 13:30~14:30 第2講:2026年4月20日(月) 13:30~14:30 ※第1講と第2講の演習問題提出直後に実施いたします。 ●実施内容
演習問題のポイント解説や通信講座の内容はもちろん、関連する疑問について、 講師に直接質問できるQ&Aコーナーを実施する予定です。 ●参加方法 Zoomミーティング
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| 備考 |
□受講期間
◇請求書 お申込み後、お申込み受理の自動返信メールが届きます(申込期日:開講日当日まで)。
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【講師への質問】 |
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| お申込み |
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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
・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)
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。
本通信講座は、実際にExcelを使って「自分でもできた!」を経験してもらっています。テキストの要所要所で演習のタイミングを指定してあります。かなり効果的な勉強方法と思っています。
| プログラム |
1.正規分布と標準偏差
1.1 ばらつきの数値化
1.2 標準偏差のご利益(ごりやく)
1.3 ユーザーフレンドリーな表現
1.4 覚えておくと便利な数値
1.5 ヒストグラムの作成
2.平均値の信頼区間
2.1 平均値のばらつき
2.2 サンプルの平均値とは母平均の推定値のこと
2.3 誤差を使いこなす(信頼区間の導入)
2.4 信頼区間の本当の意味合い
3.標準偏差の信頼区間
4.相関と回帰
4.1 相関係数とその性質
4.2 回帰分析の考え方と結果の見方
□演習問題・添削□
1.併行精度
1.1 併行精度の基本
1.2 測定デザインと測定誤差の関係
1.3 一元配置分散分析の考え方と結果の解釈
1.4 分散分析表から併行精度を求める
2.真度
2.1 真度の基本
2.2 複数の濃度で実験した時の解析方法
2.3 真度と併行精度の関係
3.室内再現精度
3.1 室内再現精度の実験デザイン
3.2 典型的な実験デザインでの解析詳解
3.3 分散分析表から室内再現精度を求める
4.直線性
4.1 分析法バリデーションにおける直線性
4.2 回帰分析の計算例
4.3 直線性は何で判断すれば良いか?
4.4 頭打ちが見られた時の対処
5.検出限界
□演習問題・添削□
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