※都合により日程が変更になりました。
日程： 6/10（水） ⇒ 9/8（火） （5/28）
・ 実験データを用いてデータ解析の手法、結果解釈の理解を目指す
・ 直線性を評価するための試験デザインと解析方法とは？
・ 室内再現性を評価する際の定量値のばらつきとは？
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
2.1 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）
2.2 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？）
2.3 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
2.4 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
2.5 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・名刺交換】