分析法バリデーションを自由自在に実施するためには、データの解析メカニズムを理解することが有効です。専門書に紹介されている枝分かれ型実験計画を、グラフィカルイメージと計算過程の両方から解体・解説していきます。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。

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