Quality by Designのための実験計画法

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Quality by DesignまたはDesign Spaceという言葉が製薬業界で使われ始めてから10年以上経過していますが、未だ裾野は広がっていません。理由はいくつかあると思いますが、実験計画法を勉強できる機会が少ない (概念を具現化する方法論が浸透していない) ということもあるでしょう。  本講座では二元配置実験、直交配列表を用いた実験計画、重回帰分析と解説を進めていき、QbDに必要な統計手法を学べるように構成しています。またこれらの統計手法が、厚生労働科学研究の「さくら錠P2モック」「さくら開花錠モック」にどのように活用されているかを読み解いていきます。

  1. 実験計画法への誘い
    1. そもそも何?
    2. ランダマイズと交絡 (ありがちな失敗)
  2. 二元配置分散分析 (交互作用がない場合)
    1. 実験データとグラフ
    2. 元配置デザインデータの見方
    3. 分散分析の実施と分散分析表の解釈
    4. 交互作用と反応曲面
    5. 母平均の推定
  3. 二元配置分散分析 (交互作用がある場合)
    1. 実験データとグラフ
    2. 交互作用がある場合の結果の解釈
    3. 分散分析の実施と分散分析表の解釈
    4. 最適条件での信頼区間
  4. 繰り返しのない二元配置分散分析
    1. データと解析結果
    2. 最適条件での信頼区間
    3. 「繰り返しのない二元配置」 と 「対応のある差の検定」 の関係
  5. 多元配置デザイン (直交配列表)
    1. 直交配列表の必要性とメリット
    2. 直交配列表の例
    3. 直交配列表の使い方
    4. 直交配列表の構造と成分
    5. L8 (27) の割り付けと計算例
    6. 一般線形モデルでの解析
  6. 重回帰分析
    1. 重回帰分析とは
    2. 賃貸家賃を推定してみる
  7. 「さくら錠P2モック」「さくら開花錠モック」はこう読め

受講料

持参品 (必須ではございません)

本セミナーの講演中にExcel実習を行う箇所がございます。
参加される際にPCをご持参いただけるとより理解度が深まります。
なお、演習は講師のデモも同時進行で行いますので、PCを持参されなくても支障ありません。
PC持参の場合は、Excelにアドインツールである「分析ツール」を組み込んできて下さるようお願い申しあげます。

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