研究・開発・分析に役立つ多変量解析の基礎と演習

近年、多変量解析の必要性は非常に高くなっています。例えば、ICHガイドラインのQ1E (有効期間の推定) では共分散分析、Q8 (製剤開発) では重回帰分析、Q13 (連続生産) ではスペクトル解析のための主成分分析 (PCA) や部分的最小自乗回帰 (PLS) の知識が要求されます。 　本セミナーでは、身近な事例を用いた講義と実習を通して、これらの技術を習得していただきます。

1. はじめに【基礎】
2. 分散分析法
   1. Excelの分析ツールを用いて分散分析を行う
   2. 分散分析の結果を解釈する
   3. α,βを理解する
   4. 検出力 (1 – β) の求め方
3. データ解析に使えるパラメータを作る方法
   1. 平均溶出時間 (MDT)
   2. 溶出プロファイルの回帰式
   3. 粒度分布のd50%,σg,標準誤差
   4. 錠剤密度
4. ExcelとフリーソフトRで作るデザインスペース【応用】
   1. Excelの分析ツールを用いて重回帰分析を行う
   2. Rを用いて重回帰分析を行い、等高線図を作成する
   3. 複数の等高線図の重ね合わせからデザインスペースを求める
5. 医薬品の有効期間の推定
   1. 安定性データを重回帰分析し、共分散分析表を作成する
   2. 共分散分析表より最減数モデルを求める
   3. 最減数モデルより有効期間を求める
6. Design Expertを用いた実験計画と結果の解析
   1. 混合計画法
   2. Box-Behnken法
   3. 分割法
7. The Unscrambler®Xを用いた多変量解析
   1. 主成分分析 (PCA)
   2. 部分的最小自乗回帰 (PLS)
   3. 判別分析
• 質疑応答・名刺交換