Dzień pierwszy:

• Przegląd podstawowych metod i narzędzi statystycznych stosowanych w laboratoriach.
• Metody statystyczne w procesie walidacji metod pomiarowych.
• Parametry walidacyjne.
• Analiza danych doświadczalnych: skale pomiarowe, formy prezentowania danych, parametry statystyczne (klasyczne i pozycyjne) oraz ich interpretacja, przeznaczenie i właściwości. Rozkłady prawdopodobieństwa – przykłady.
• Funkcja gęstości i dystrybuanta – interpretacja.
• Rozkład Gaussa: postać ogólna i standaryzowana właściwości rozkładu, zastosowania w laboratoriach, ograniczenia.
• Rozkład t-Studenta: właściwości i zastosowania. Przykłady innych rozkładów stosowanych przy szacowaniu niepewności.
• Ćwiczenia z zakresu przetwarzania i prezentowania danych laboratoryjnych przy użyciu programu Excel: wyznaczanie parametrów statystycznych na podstawie danych źródłowych i pogrupowanych (wartości średnie, dominanta, mediana, kwartyle, percentyle, odchylenie standardowe, błąd standardowy, odchylenie przeciętne, IQR, odchylenie ćwiartkowe, kurtoza, skośność); tworzenie histogramów liczebności i krzywych kumulacyjnych oraz innych wykresów obrazujących rozkład wyników; metody wykrywania wartości odstających; eksperymenty symulacyjne dotyczące sumowania danych empirycznych o różnych rozkładach

Dzień drugi:

• Niepewność pomiarów bezpośrednich i pośrednich – źródła niepewności, poziom ufności, interpretacja niepewności rozszerzonej.
• Wpływ niepewności pomiaru na ocenę zgodności z wymaganiami.
• Charakterystyka metod A i B szacowania składowych niepewności standardowych. Wyznaczanie niepewności standardowej złożonej w pomiarach.
• Szacowanie niepewności metodą A oraz B.
• Kompozycja rozkładów.
• Wyznaczenie wartości współczynnika rozszerzenia k sposobem uproszczonym oraz z użyciem wzorów Welcha-Satterthwaite’a.
• Propagacja niepewności w pomiarach pośrednich.
• Wyznaczanie niepewności wyniku analizy metodą klasyczną oraz numeryczną.
• Przypadki szczególne – możliwości uproszczenia obliczeń.
• Technika tworzenia bilansu niepewności.
• Obliczanie niepewności w arkuszach kalkulacyjnych.
• Ćwiczenia: Opracowanie stabelaryzowanego bilansu niepewności i analiza możliwości zmniejszenia niepewności całkowitej. Wyznaczanie krzywych kalibracyjnych – zależności matematyczne i automatyzacja obliczeń w Excelu. Znaczenie rozłożenia punktów wzorcowania, dobór postaci matematycznej krzywej kalibracyjnej, wyznaczenie jej współczynników i ocena ich istotności statystycznej. Współczynniki korelacji i determinacji, resztkowe odchylenie standardowe. Wyznaczenie przedziału ufności dla krzywej kalibracyjnej, niepewności pomiarów związanych ze stosowaniem krzywej kalibracji oraz granic LOD i LOQ. Ćwiczenia praktyczne z zakresu wyznaczania krzywych kalibracyjnych i ich wykorzystania w procesie walidacji metody.