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PROGRAMME DE FORMATION

LES BASES STATISTIQUES DE LA VALIDATION ANALYTIQUE
Une approche plus Chimique que Mathématique

1 800.00 € HT*

Durée : 3 jours

FORMATEUR

Jean-Marc ROUSSEL
Consultant en Développement et Validation Analytique, Professeur Associé à l'université de Paris XI.

=> Voir + d'infos

DATE(S) DISPONIBLE(S)

Mercredi 06 Novembre 2019 au Vendredi 08 Novembre 2019 (1 800.00 € HT*)

* Cliquez sur une date pour accéder au formulaire d'inscription de cette session.

PUBLIC

Ingénieurs et techniciens des services de développement analytique, d’assurance de qualité, et de contrôle de qualité. Bonne maîtrise du tableur Excel.

OBJECTIF

La statistique démystifiée, à la portée de tous : ce cours a pour objectif de reprendre les notions importantes et nécessaires de manière ludique, simple, facilement accessible. Proposer une « boîte à outils » à la destination des non mathématiciens et des non statisticiens quel que soit leur domaine d'activité, même si les référentiels à respecter, les règles et les protocoles de la validation sont différents.

PROGRAMME

THEORIE

  1. INTRODUCTION
    1. Le rôle des statistiques dans les mesures chimiques, physico-chimiques, physiques, biologiques.
  2. QUANTIFICATION DES ERREURS DE MESURE
    1. Erreurs aléatoires. Fidélité.
      1. Caractérisation d'une méthode.
      2. Caractérisation d'un résultat. Les incertitudes, intervalle de confiance.
      3. Nombre nécessaire des répétitions pour obtenir une précision souhaitée.
      4. Les tests statistiques.
        1. Les tests de normalité : PEARSON, FISHER, SHAPIRO-WILK, HENRY.
        2. Valeurs aberrantes. Tests de DIXON et de GRUBBS.
        3. Comparaison des variances. Tests de COCHRAN et de FISHER.
        4. Comparaison des moyennes. Tests de STUDENT et d'ASPIN WELCH.
    2. Erreurs systématiques. Justesse.
      1. Substances de référence, comment déterminer leurs valeurs.
      2. Etalonnage : critères d'acceptation lors de la comparaison avec une substance « vraie ».
  3. METHODE DES MOINDRES CARRES
    1. Principes. Régression linéaire.
      1. Coefficient de détermination et de corrélation, variance totale, expliquée, résiduelle et leurs utilités.
      2. Régression linéaire avec plusieurs groupes de séries d'étalonnage.
    2. Application des tests statistiques, comparaison des droites.
      1. Les règles de l'étalonnage correcte ; contrôle d'étalonnage sur 1 seul point, critères d'applicabilité.
      2. Etude de linéarité, analyse de résidus, recouvrement, limite de détection, limite de quantification, sélectivité.
  4. ANALYSE DE VARIANCE (ANOVA)
    1. Répétabilité, reproductibilité et fidélité intermédiaire.
    2. Comparaison intra- et inter-laboratoire, transfert de méthode.
  5. QUE VALIDER ? (en cas d'identification, des dosages d'impuretés ou d'autres, des mesures physiques, etc.)
  6. CARTES DE CONTROLE (INTRODUCTION)
  7. ANALYSE DE TENDANCES (INTRODUCTION)
  8. PLAN D'EXPERIENCES (INTRODUCTION)
    1. Stratégie d'optimisation, table Tagushi.

TRAVAUX DIRIGES

Les TD sont effectués à l'aide de fichiers Excel préprogrammés. Nous encourageons les stagiaires à apporter leurs propres données (format papier ou support informatique). Les exercices se feront sur un PC fourni lors du stage (un PC pour deux stagiaires). Pour une meilleure compréhension les TD et la théorie se succèdent alternativement.
A l'issue du stage un CD sera remis aux stagiaires contenant le cours en version animée et le logiciel "Les tests statistiques".