קטגוריה: סטטיסטיקה - תכנון ושיטות , כימיה , מו"פ , מעבדה
ביו/כמומטריקה: סטטיסטיקה בסיסית
מרצה: ד"ר יבגני טרטקובסקי
תאריך: 28 אפריל, 5, 12 מאי 2010
מיקום הקורס:  מלון מטרופוליטן, רח' טרומפלדור 11, תל אביב
שפת הקורס: עברית
משך הפעילות: 3 ימי לימודים מלאים
שעות:  09:00-17:00
התכנסות והרשמה: 09:00 - 08:30
עלות: 5,250 ש"ח + מע"מ
נקודות זכות: 3
מק''ט: 10258
 
במסגרת קורס מרוכז בן 3 ימים יוקנו עקרונות של ביומטריקה וכמומטריקה  שנדרשים בתחומי הכימיה האנליטית והביולוגיה, הביוכימיה והפרמצבטיקה הן במחקר ובפיתוח, והן כחלק מהדרישות הרגולטוריות ודרישות האיכות.
בקורס כלולות דוגמאות רבות מהשטח ותרגולים שיעזרו למשתתפים ליישם את השיטות הסטטיסטיות ביעילות מירבית.
התועלת שתופק
  • גישה שיטתית לניתוח נתונים במעבדה
  • פתרונות מעשיים לבעיות סטטיסטיות טיפוסיות המתעוררות במעבדה
  • אנליזה רגרסיונית ליניארית יישומית בביו-כימיה וכימיה אנליטית
תכני הקורס

במהלך הקורס יתבהר ההגיון שבשיטות הניתוח הסטטיסטיות שמשמשות בתעשיה, בפיתוח ובמחקר המדעי בתחומי הביוטכנולוגיה והכימיה.
הקורס יפתח בפני תלמידיו:

  • גישה שיטתית לניתוח נתונים שהתקבלו במעבדה
  • פתרונות מעשיים לבעיות סטטיסטיות טיפוסיות שמאפיינות את תוצאות המעבדה  
  • יישום של ניתוח הרגרסיה הלינארית בתחומי הביוכימיה והכימיה האנליטית
  1. Mean and variance in samples and populations ( Aristotle vs Plato ) 
    (the first reason we love average)
  2. The normal distribution
    • Statistical description of random errors
    • The standardized normal distribution    
  3. Tests on the mean ( t-test)
    • Comparison of an experimental mean with a known value (estimation of the analytical  method  accuracy; comparison of the sample assay with the specification value) 
    • Comparison of the means of two independent samples (estimation of bias between two analytical methods)
    • Paired t-test: Comparison of the means of two related (paired) samples (comparison of two  formulations in bioavailability study; comparison of the results of two laboratories in a collaborative study)
  4. Testing the population variances
    • F-test (comparison of the precision of two different analytical methods; improving the process variability)
    • Estimation of the analytical equipment  precision ( x2-distribution) [optional]       
    • Relative standard deviation (RSD) and the Horowitz equation.
    • Repeatability and reproducibility in analytical chemistry          
    • Monitoring the changes in the precision of analytical system
  5. Confidence intervals for mean and standard deviations
    • Standard error of mean (the second reason we love average)
    • Central limit theorem (the third reason we love average; using the central limit theorem in SPC)
    • Choosing the sample size for the reliable determination of the analyte concentration and  its variance
  6. Statistical inference
    • Power of test
    • Type I and type II errors in hypothesis testing
    • Power of test in the context of the specification requirements
    • Choosing the sample size and the acceptance criterion for a given specification limit
    • Power of test in pharmacological experiments 
  7. Preliminary data handling
    • Investigation of trends (checking the long-term stability of your  products/process and standard solutions)
    • Tests for outliers 
  8. Analysis of variance ( ANOVA )
    • Measurement uncertainty vs. process uncertainty (plant engineers vs. analytical chemists)
    • The logic behind analysis of variance
    • Data with one criterion of classification
  9. Regression analysis
    • Correlation coefficient (how to lie with statistics)
    • Linear regression (methods of the least squares)
    • Errors in the slope and intercept of the regression line
    • Checking the linearity of a linear regression graph (quality of the calibration graph; pitfalls of two-point calibration)
    • Typical computer regression output (Excel output for the linear regression)
    • Weighted regression (heteroscedasticity of calibration plots and kinetic curves)
    • Using the linear regression in bio-analytical chemistry (Statistical treatment of the Arrhenius graph; linearization of the Michaelis-Menten equation; establishing the parallelism of the dose-response graphs in parallel-line assays; standard addition method )
  10. Limit of detection and limit of quantitation (LOD and LOQ) of an analytical system
קהל היעד
  • כימאים:
    • אנליטים
    • חוקרים בתחום הכימיה והביו-כימיה
    • מהנדסי כימיה שמעורבים בתהליכים ביוטכנולוגיים
  • מנהלי איכות – אבטחת איכות ובקרת איכות
  • מנהלים ואנשי תקינה (רגולציה)
  • אנשי מו"פ
  • צוותים העוסקים בהעברת טכנולוגיות (TT)
אודות המרצה
ד"ר טרטקובסקי הינו בעל תואר ד"ר בכימיה ותואר שני בסטטיסטיקה. משמש כראש היחידה לסטטיסטיקה בקבוצת הברום של מפעלי ים המלח. במשך כ-15 שנים שימש חוקר במחלקת המו"פ של הקבוצה. תחומי התמחותו העיקריים: ואלידציה של שיטות אנליטיות, תכנון ניסויים מבוקרים DoE)), ניתוח של ניסויים עם מספר רב של משתנים, תכנון של תוכניות דגימה וטיפול סטטיסטי בנתונים מעבדתיים. ד"ר טרטקובסקי הוביל קבוצות שהודרכו והתמחו  בשיטת ה-6 סיגמא בקבוצת הברום של מפעלי ים המלח וכן לימד תכנון ניסויים וסטטיסטיקה יישומית בפקולטות לכימיה ולהנדסה כימית באוניברסיטת בן גוריון בנגב.
  • שם מלא
  • דוא''ל
  • טלפון
  • הודעה
שלח