・ 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?
こちらは7/19実施WEBセミナーのアーカイブ(録画)配信です。期間中何度でも視聴できます
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】