ISO 13485:2016年版では7.3.7項の設計開発のバリデーション、7.5.6項の プロセスバリデーション において「サンプルサイズの根拠を伴う統計的手法」が求められている。品質管理において統計的手法の適用での必要なサンプルサイズの求め方として、これまで日本では、平均値の差・分散の比を検出する方法におけるサンプルサイズの計算方法が主として紹介されてきており、この方法は永田靖「サンプルサイズの決め方」に詳しい。
　一方、ISO 16269-6:2014年版では、製品ロット内の合格品 (適合品) の割合を推定する場合に必要なサンプルサイズの計算方法が示されている。品質管理・バリデーションおいての統計手法では、この方法による計算が適している場合が多いと思われ、海外では、この方法がリスク分析にも関連づけられた方法として、バリデーションにおけるサンプルサイズ計算方法として広く紹介されている。またFDAも梱包・輸送試験にこの方法を要求している。しかし、このISO 16269-6:2014 には「サンプルサイズ」という言葉が全く登場しない上に和訳がまだないようなので、気づかない関係者も多いのではないだろうか。計算方法自体はどちらの方法も簡単であるが、実際の算出数値の根拠とするためには、統計手法の妥当な選択とそれぞれの計算方法の前提条件を理解する必要がある。
　本講座では、サンプルサイズ計算法理解に必須の統計学の解説と共に、2つの方法それぞれに、その原理を説明する。特にISO 16269:2014の方法と従来から知られている方法との違いについて、わかりやすく説明する。実際に現場での計算だけではなく、統計手法選択とサンプルサイズの妥当な計算根拠として説明出来ることを目標とする。

1. サンプルサイズ計算に必要な統計学
   1. 確率変数と確率分布
   2. 確率分布関数の母数と分布関数の種類
   3. 検定・推定
2. 平均値の差・分散の比を検出する場合
   1. 考え方と前提
      1. 考え方
      2. 計算に必要な数値
   2. 平均値の差を検出する場合
      1. 母分散が既知の場合
      2. 母分散が未知知の場合
   3. 母分散の比を検出する場合
      1. 2つの母分散の比の検定
      2. 分散分析の場合
   4. 同じ原理による他の統計手法での計算方法
      1. 相関解析
      2. Bland-Altman Plotの場合
3. 規格適合率の推定
   ～「統計学的許容範囲」 (ISO 16269-6:2014) による～
   1. 原理と考え方
      1. 統計上の考え方
      2. リスク分析との関係
      3. 計算に必要な数値
   2. 数値による合否判定の場合
      1. 片側規格の場合
      2. 両側規格の場合
      3. 実際の適用例
   3. 合否判定基準のみの場合
      1. 反復試行と二項分布
      2. 計算法
      3. 実際の適用例
4. その他のサンプルサイズ計算方法に関するISO 規格