・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 分析法バリデーションの要求項目と統計手法の関係
1-1 正規分布と標準偏差
1-2 標準偏差の定義式の導出、利用価値
2 併行精度
2-1 併行精度とは?
2-2 併行精度の色々な求め方(分散分析の応用)
2-3 分散分析の解説
2-4 Excelで分散分析を実行する場合の注意事項
3 信頼区間
3-1 信頼区間の本当の意味
3-2 標準偏差と標準誤差(似て非なるもの)
3-3 信頼区間をシミュレーションで体感する
4 真度
4-1 真度の信頼区間、ゼロを含まなかったら失敗?
4-2 真度の評価を複数の濃度で行った。その解析は?
5 室内再現性
5-1 ばらつきの本質を考察する(定量値のばらつきって何?)
5-2 誤差を分解する
5-3 室内再現性の実験デザインを考える(各条件で複数回の繰り返しを行ったら?)
5-4 色々なパターンでの解析例
5-5 室内再現性をシミュレーションで体感する
6 室内再現性を掘り下げる
6-1 誤差を徹底的に分解する
6-2 枝分かれデザインと解析
7 相関と回帰
7-1 相関の構造を分解する(共分散)
7-2 相関係数で直線性は分かるか?
7-3 最小二乗法で直線性は分かるか?
7-4 回帰診断の重要性
7-5 Excelによる回帰分析の実施例
7-6 回帰分析から併行精度を求められるか?
7-7 変数変換の重要性
8 検出限界、定量限界、範囲、頑健性の簡単な解説
8-1 傾きから求める方法の妥当性