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★医薬品・医療機器分野の品質保証業務において必要になる統計絡みのアレコレをシリーズ化！統計の基礎講座から、分析法バリデーション、サンプリング試験、プロセスバリデーション及び年次照査にまつわるそれぞれの統計手法、実務上のポイントを解説！ 医薬品・医療機器分野の品質保証に必要な
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| 第○回 | 開催日 | シリーズテーマ |
|---|---|---|
| 第1回 | 1月23日(火)10:30-16:30 | 統計の基礎(共通講座) |
| 会場での講義は行いません。 | ||
| 第2回 | 1月30日(火)10:30-16:30 | 分析法バリデーションへの応用 |
| 会場での講義は行いません。 | ||
| 第3回 | 2月6日(火)10:30-16:30 | サンプリング試験(ロットの合否判定方法)への応用 |
| 会場での講義は行いません。 | ||
| 第4回 | 2月13日(火)10:30-16:30 | プロセスバリデーションと年次照査(APR)への応用 |
| 会場での講義は行いません。 | ||
| 参加形態 | 区分 | 見逃し配信なし | 見逃し配信あり |
|---|---|---|---|
| 1講座のみの参加 | 1回、2回、3回、4回 | 1名47,300円 ↓1社2名以上同時申込料金↓ 1名36,300円 | 1名52,800円 ↓1社2名以上同時申込料金↓ 1名41,380円 |
| 2講座の参加 | 1･2回、1･3回、1･4回、2･3回・・ | 1名72,600円 ↓1社2名以上同時申込料金↓ 1名61,600円 | 1名81,400円 ↓1社2名以上同時申込料金↓ 1名70,400円 |
| 3講座の参加 | 1･2･3回、2･3･4回・・ | 1名92,400円 ↓1社2名以上同時申込料金↓ 1名81,400円 | 1名103,400円 ↓1社2名以上同時申込料金↓ 1名92,400円 |
| 全講座（4講座）の参加 | 1･2･3･4回 | 1名110,000円 ↓1社2名以上同時申込料金↓ 1名99,000円 | 1名123,200円 ↓1社2名以上同時申込料金↓ 1名112,200円 |
●録音・撮影行為は固くお断り致します。
●講義中のパソコン・携帯電話の使用はご遠慮下さい。
※配布資料等について
●配布資料は、印刷物を郵送で1部送付致します。
・お申込の際にお受け取り可能な住所を必ずご記入ください。
・郵送の都合上、お申込みは4営業日前までを推奨します。（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
・それ以降でもお申込みはお受けしておりますが（開催1営業日前の12:00まで）、その場合、テキスト到着がセミナー後になる可能性がございますことご了承ください。
・資料未達の場合などを除き、資料の再配布はご対応できかねますのでご了承ください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止致します。
■講座のポイント
医薬品や医療機器の品質は外観からでは判断できないため、我々には使用者(医療関係者や患者)に具体的な安心感を与える義務(説明責任)があります。ここで言う具体的な安心感とは、エビデンスに基づいた科学的根拠のことです。そのためには統計の基礎はもとより、検定、推定、サンプリング理論、実験計画法と幅広い力量が必要です。これを隈なく学びたいと言う方も、一部分だけで十分と言う方もいると思います。そこで本講座では、共通基礎といくつかの応用講座として取捨選択できるようにしました。統計は具体的なデータを用いて絵やグラフを使いながら勉強していくと、意外と分かりやすいものです。全ての講座に計算のデモや演習を組み込んでありますので、統計初心者の方も安心してご参加下さい。皆様が日常的に直面している問題解決に少しでもお役に立てれば幸いです。なお、演習にはExcelのアドインツールである「分析ツール」を使いますので、事前にインストールしておいてください。
第1回 1月23日(火)10:30-16:30
統計の基礎(共通講座)
■講座のポイント
＊本講座は統計に関する予備知識は不要です。
科学技術とは、言葉を変えればデータサイエンスです。観察や実験から得られたデータを解析して、根底にある普遍的な法則や因果関係を解明していく、この事の積み重ねが科学技術の進歩の歴史と言っても過言ではありません。ですので、どのような分野で仕事をするにしても、ここで学ぶ内容は将来の飛躍のための大きな武器になります。取り上げるトピックとしては基礎的・入門的な内容ばかりですが、かなり深掘りしていきます。受講者層としては統計の初心者を想定していますが、学習すればするほど出てくる素朴な疑問、そのような疑問にも答えるコースでもあります。難しいことは簡単に、簡単なことはより深くの精神で講義を進めていきます。新入社員教育や中堅社員のブラッシュアップ教育にも最適です。
■講演プログラム
１．基礎の基礎を徹底理解する
1-1.全体像を把握するには「ヒストグラム」が一番
1-2.「標準偏差」とは、ばらつきの数値化のこと
1-3.集団の中での相対的な場所は「規準化」で表現すべし
1-4.規準化を誰にでもわかる表現に変換する方法(正規分布表)
２．信頼区間を深掘りする
2-1.意外に深い「平均値」の本当の意味合い
2-2.平均値のばらつきが「標準誤差」と呼ばれる理由
2-3.推定に保険をかける(t分布表)
2-4.95％信頼区間は「真の値を95％の確率で含む範囲」と言うけれど
2-5.モンテカルロ・シミュレーションで検証する
３．相関と回帰を深掘りする
3-1.対応のある２変数間の関連の強さ(相関係数)
3-2.対応のある２変数の関連を数式で表現する(回帰分析)
3-3.相関係数と回帰分析だけで十分か？(回帰診断)
４．二値データ(良品・不良品)の取り扱い
4-1.分布は非対称
4-2.不良率の標準偏差
4-3.不良率の信頼区間
＜終了後、質疑応答＞
第2回 1月30日(火)10:30-16:30
分析法バリデーションへの応用
■講座のポイント
＊本講座は「統計の基礎(共通講座)」程度の予備知識を前提としています。
極論に聞こえるかもしれませんが、分析法バリデーションのための特別な統計手法が存在しているわけではありません。ですので、ここでは統計の一般論が分析法バリデーションにどのように応用されているかについて解説していきます。受講に際して重要なのは、分析の現場でどのような誤差が発生しうるのかを理解しているかということです。少なくともイメージできることは必要です。これがないと分析法バリデーションは理解できませんので、講義はここから始めます。もし統計の基礎に自信がなければ「統計の基礎(共通講座)」の受講をお勧めします。本講座では、分析法バリデーションのための正しい実験を遂行できること、自分で計算ができること、その上で理論的な合理性を説明できることを目標にしています。なお本講座は、本質的には測定の誤差論に帰着しますので、試験室で測定の管理を行っている方にも役立つ内容になっています。
■講演プログラム
１．併行精度
1-1.併行精度とは「ばらつき」のことである
1-2.併行精度を求める実験の注意点
1-3.併行精度を評価する方法
1-4.標準偏差の信頼区間を記載せよと言うけれど、具体的な計算方法は？
1-5.併行精度はついでに求めた方が良い(頑健性が高くなる)
２．真度
2-1.真度とは「かたより」のことである
2-2.真度を求める実験の注意点
2-3.真度を評価する方法
2-4.真度の信頼区間とは
2-5.真度を複数の濃度で評価する(結果のまとめ方)
３．室内再現精度
3-1.室内再現精度とは「ばらつき」のことである
3-2.室内再現精度を求める実験の注意点
3-3.室内再現精度を評価する典型的な方法(一元配置分散分析)
3-4.分散分析表から併行精度を(信頼区間も！)求める
3-5.分散分析表から室内再現精度を(信頼区間も！)求める
４．直線性
4-1.相関係数では直線性はわからない
4-2.直線性の評価は回帰分析(妥当性の評価と結果の解釈)
4-3.直線性を求める実験の注意点
4-4.頭打ちが見られた場合の対応
4-5.変数変換について
4-6.検出限界(3.3σ/Sの意味合い)
＜終了後、質疑応答＞
第3回 2月6日(火)10:30-16:30
サンプリング試験(ロットの合否判定方法)への応用
■講座のポイント
＊本講座は「統計の基礎(共通講座)」程度の予備知識を前提としています。
ロットからサンプルを採取し合否判定をすることは多くの会社で日常的に行われています。しかし試験サンプルが規格に入っていたら、サンプリングしなかったその他大勢(即ち、出荷するロット全体)も規格に入っていると言えるのでしょうか？試験結果が規格ギリギリだったらちょっと(というか大いに)不安ですよね。その不安を見える化し、解消できるツールが「抜取検査」です。一見難解そうな「抜取検査」ですが、JISでは完全にマニュアル化されているので簡単に設計・運用ができるようになっています。しかし、これをブラックボックスにしてしまうと誤用があっても気がつきません。実際、AQLを用いた検査を出荷試験に用いる誤用がしばしば見受けられます。これは大問題です。ですので本講座では、絵解きによる説明とExcelを使ってのシミュレーションで、本質を直感的に理解できるように工夫しています。また、サンプリング試験の本丸であるJIS Z9002/9003について、自分でもOC曲線が描けるよう徹底解説します。
■講演プログラム
１．問題提起と現状認識
1-1.「規格」とは何に対する判断基準なのか
1-2.「サンプルの試験結果が規格に入ったら合格」は極めてリスキー
1-3.合否判定の再現性
２．サンプリング試験概要
2-1.サンプリング試験の本質(母集団の評価が目的)
2-2.完全な保証は無理(リスクを受容する：生産者危険と消費者危険)
2-3.検査性能の見える化「検査特性曲線(OC曲線)の作り方」
３．サンプリング試験各論
3-1.JIS Z9015-1 AQL指標型抜取検査は出荷試験に使えない
3-2.AQLは不良率の保証レベルではない
3-3.AQL「切り替えルール」の素晴らしい性能(シミュレーションで検証)
3-4.JIS Z-9015-2 LQ指標型抜取検査の使い方
3-5.サンプルの不良率からロットの不良率を判定する(JIS Z9002)
3-6.サンプルの平均値からロットの平均値を判定する(JIS Z9003)
3-7.サンプルの平均値からロットの不良率を判定する(JIS Z9003)
４．特論
4-1.溶出試験の合否判定への応用
4-2.サンプリング検査に関する品質保証哲学
＜終了後、質疑応答＞
第4回 2月13日(火)10:30-16:30
プロセスバリデーションと年次照査(APR)への応用
■講座のポイント
＊本講座は「統計の基礎(共通講座)」程度の予備知識を前提としています。
GMP/GQPを効果的に進めるには、製造工程の理解が不可欠です。実際PIC/Sガイドラインでも、プロセスバリデーションの目的は工程の理解にあると明言しています。これはメカニズムの定性的な理解に止まらず、因果関係を定量的に理解することを意味しています。しかしPVはたった3ロット、運転免許で言えば仮免に過ぎません。工程の本当の姿(実力)は、定常生産品で評価すべきです。これがAnnual Product Reviewの大きな目的です。ところが多くのレポートは単にデータを羅列したものか、せいぜい折れ線グラフ止まりです。観察されたデータが規格に入っていれば「問題なし」で終了。本講座では、実際にデータを用いて統計的方法の具体的な適用方法、考察のポイントなどを解説していきます。
■講演プログラム
１．潜在的な規格外れを考察する
1-1.工程能力指数とは
1-2.分析精度が悪いと規格外れのリスクが増える！
1-3.規格の妥当性は工程能力指数で評価
２．トレンド評価の基本
2-1.トレンドを視覚的に把握する最強ツール(管理図)
2-2.計量データはXbar-R管理図で(管理限界線の計算方法)
2-3.管理図を上手く使うポイントは群分けにあり
2-4.平均値の管理外れが多発した場合の対処(Xba-Rs-R管理図)
３．製品品質のばらつきの構造を理解する
3-1.ばらつきは階層構造
3-2.枝分かれ分散分析の考え方
3-3.枝分かれ分散分析の結果の解釈
４．プロセスバリデーションへの応用
4-1.PIC/Sガイドラインが求めていること
4-2.プロセスバリデーション結果のまとめ
５．トレンド評価各論
5-1.定量
5-2.類縁物質(n=1の場合)
5-3.製剤均一性試験
5-4.溶出試験
5-5.逸脱、製品情報(パレート図と層別)
６．特論
6-1.製剤均一性試験におけるLarge N
6-2.溶出試験の工程能力指数
＜終了後、質疑応答＞
セミナー番号：AM240110
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