・ 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？
【アーカイブ配信：6/30～7/9（何度でも受講可能）】の視聴を希望される方は、こちらからお申し込み下さい。
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 併行精度
3.1 併行精度とは「ばらつき」のことである
3.2 併行精度を求める実験の注意点
3.3 併行精度を評価する方法
3.4 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?
3.5 併行精度はついでに求めた方が良い(頑健性が高くなる)
4 真度
4.1 真度とは「かたより」のことである
4.2 真度を求める実験の注意点
4.3 真度を評価する方法
4.4 真度の信頼区間とは
4.5 真度を複数の濃度で評価する (結果のまとめ方)
5 室内再現精度
5.1 室内再現精度とは「ばらつき」のことである
5.2 室内再現精度を求める実験の注意点
5.3 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)
5.4 分散分析表から併行精度を(信頼区間も!)求める
5.5 分散分析表から室内再現精度を(信頼区間も!)求める
6 直線性
6.1 相関係数では直線性はわからない
6.2 直線性の評価は回帰分析（妥当性の評価と結果の解釈）
6.3 直線性を求める実験の注意点
6.4 頭打ちが見られた場合の対応
6.5 変数変換について
6.6 検出限界(3.3σ/Sの意味合い)
7 Q&A