分析法バリデーションに関する省令 (ICH – Q2B) では室内再現精度の評価に「実験計画法を利用することを奨励する」と書かれていますが、実際には、真度、併行精度、室内再現精度を別々に求めているケースが大半かと思います。しかし、実験計画法を駆使して一つの実験系とすることで、より頑健性の高い評価結果を得ることができるのですが、このことを平易に解説した書籍はあまりありません。そこで、具体的にどのような応用が可能なのかの解説を企画しました。最も一般的な平均値の差の検定から出発して、一元配置分散分析、枝分かれ型分散分析へと絵解きを駆使しながら掘り下げていきます。また、直線性の当てはまりを評価するために有用な、繰り返しのある回帰分析についても解体・解説します。ここまで理解すれば、自由自在な応用は目の前です。統計に翻弄されず、賢く使いこなせることを応援します。
　講師デモも同時進行で行なうためPC持参は必須ではありませんが、参加者ご自身でデータ解析を体験すると理解がより高まると思います。

1. 分散分析の導入 (平均値の比較)
   1. 平均値の差の検定 (t検定)
      • 何を比較しているのか、イメージの理解
      • 差の信頼区間
      • 計算式詳解 (Excel関数を用いた手計算)
   2. 3群以上の平均値の差の検定 (一元配置分散分析)
      • 何を比較しているのか、イメージの理解
      • 差の信頼区間
      • 計算式詳解 (Excel関数を用いた手計算)
      • Excel関数を用いたばらつきの分解
      • 分散分析とt検定の違い
2. 分析法バリデーションへの応用
   1. 併行精度、真度、室内再現性を一度に求める
      • 併行精度と室内再現性を同時に求める (一元配置分散分析)
      • 枝分かれ分散分析の視覚的理解 (管理図法)
      • 枝分かれ分散分析の伝統的な計算過程 (Excel関数を用いた手計算)
      • 統計パッケージの活用
      • 実験の工夫で真度も求まる
      • Satterthwaiteの等価自由度の功罪
   2. 枝分かれデザインを用いた効率的なデザインの例
      • 試験デザイン (3濃度で室内再現性を評価した場合)
      • 併行精度の評価 (管理図法、分散分析法)
      • 室内再現性の評価
      • 真度の評価
   3. 回帰分析
      • 何を計算しているのか、イメージの理解
      • 計算式詳解 (Excel関数を用いた手計算)
   4. 繰り返しのある回帰分析
      • 何を計算しているのか、イメージの理解
      • 計算式詳解 (Excel関数を用いた手計算)
      • 直線性に頭打ちがある場合と無い場合の比較
3. 特論:統計的品質管理への展開
   • 分析誤差の許容範囲
   • 規格値と室内再現性との関係
• 質疑応答・名刺交換