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Corso di formazione
Il CAMPIONAMENTO
DAL PUNTO DI VISTA STATISTICO
"campionare quanto basta, quando serve e per decidere"
Il corso ha avuto il patrocinio di AFI:
Associazione Farmaceutici Industria
Il corso si svolgerà presso:
Hotel Michelangelo
Via Scarlatti, 33 - Milano
Celebra il tuo successo con noi!
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Il corso nasce dalla necessità di chiarezza in merito ad un argomento
sentito come quello del campionamento.
I dati provenienti dai campionamenti sono la base per le successive
analisi statistiche: se i dati sono imperfetti, le decisioni che
ne scaturiscono saranno inaffidabili, vale infatti la regola garbage
in – garbage out.
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Scopo del corso è quello di formare sui metodi di campionamento
per mitigare il rischio di deduzioni errate. Particolare attenzione
è data sia alle modalità di "formare il campione", che ai tools statistici per determinare scientificamente la
dimensione e la frequenza del campionamento con conseguente
riduzione dei costi della non qualità.
E' difatti dimostrato che spesso sono le non corrette modalità di campionamento e le analisi
statistiche inadeguate ad indurre a conclusioni errate circa la
conformità/non conformità del prodotto. Gli errori che potrebbero essere commessi sono molti e spesso con gravi conseguenze economiche.
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In particolare, gli errori più frequenti in cui si incorre nell'attività di campionamento e analisi dei dati riguardano:
- il modo di campionare. Dove e come prelevare i campioni può
inficiare e alterare il giudizio/deduzione. Il campionamento
può essere viziato in tanti modi, in particolare per convenience
samples;
- la distribuzione di frequenza dei dati potrebbe creare problemi
per alcune tipologie di test, ma spesso è un falso problema se il
metodo di campionamento è corretto;
- la presenza di dati anomali detti outlier potrebbe inficiare
completamente una decisione: l'outlier è una osservazione, in
un set di dati, che non sembra consistente con il resto dei dati.
Spesso si è tentati di togliere tali osservazioni quando si presentano
pensando siano frutto di cattive trascrizioni o altri errori.
Ma come identificarli?
Inoltre, campionando in un processo in fase di produzione:
- quanto frequente deve essere il campionamento?
- qual è la giusta dimensione del campione?
- qual è l'equilibrio tra i costi di campionamento ed i costi della
non qualità?
Il corso è rivolto a managers e tecnici dei settori chimico-farmaceutico,
medical devices ed affini nei seguenti ruoli: responsabili e
tecnici dell’area ricerca e sviluppo, industrializzazione ed engineering,
ingegneria di processo; responsabili ed assistenti QA,
QC; direttori di stabilimento, Qualified Person; responsabili del
miglioramento continuo, Quality by Design e Quality Risk Management
managers, addetti
ai campionamenti e alle elaborazioni statistiche
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