Fondamenti di statistica per l’industria farmaceutica

  • 14-15 Dicembre 2026
  • Online
  • Italiano

Contenuto del corso

L’impiego di strumenti statistici rappresenta un elemento fondamentale per la corretta interpretazione dei dati sperimentali e per il supporto alle decisioni nei diversi ambiti dell’industria farmaceutica. Il corso si propone di fornire ai partecipanti le conoscenze teoriche e pratiche necessarie per comprendere la variabilitร  dei dati, valutare l’incertezza delle misure e applicare correttamente le principali metodologie statistiche utilizzate in ambito scientifico e industriale.

Attraverso un percorso che combina concetti teorici ed esercitazioni applicative, verranno affrontati i temi della probabilitร , delle distribuzioni statistiche, della stima dei parametri, degli intervalli statistici e dei test per il confronto dei dati. Particolare attenzione sarร  dedicata all’interpretazione dei risultati e al loro utilizzo nei processi decisionali tipici delle attivitร  di sviluppo analitico, controllo qualitร , ricerca e sviluppo, produzione, assicurazione qualitร  e affari regolatori.

Cosa saprai fare dopo il corso?

  • Comprendere e interpretare correttamente i principali indicatori statistici
  • Calcolare e interpretare probabilitร  e intervalli statistici
  • Applicare i principali test statistici per il confronto dei dati
  • Utilizzare strumenti informatici per l'elaborazione statistica di base
Struttura del corso

09:00 โ€“ 13:00 SESSIONE PRIMO GIORNO
09:00 โ€“ 13:00 SESSIONE SECONDO GIORNO

Programma

GIORNO 1

  1. Introduzione alla statistica applicata all’industria farmaceutica
  • Statistica descrittiva e statistica inferenziale
  • Popolazione, campione e unitร  statistica
  • Variabili qualitative e quantitative
  • Parametri e statistiche campionarie
  • Il ruolo della statistica nei processi decisionali
  1. Fondamenti di probabilitร  e distribuzioni statistiche
  • Concetto di probabilitร 
  • Funzione di distribuzione e funzione di densitร 
  • Relazione tra distribuzione cumulativa e densitร 
  • Distribuzione uniforme (rettangolare)
  • Calcolo delle probabilitร  associate a intervalli
  1. Distribuzione normale
  • Caratteristiche della distribuzione normale
  • Media e deviazione standard
  • Interpretazione probabilistica delle aree sotto la curva
  • Regola delle deviazioni standard (ยฑ1ฯƒ, ยฑ2ฯƒ, ยฑ3ฯƒ)
  • Calcolo delle probabilitร  cumulative
  • Probabilitร  a sinistra, a destra e all’interno di intervalli
  • Standardizzazione e z-score
  • Utilizzo delle tavole statistiche
  • Applicazioni pratiche in ambito farmaceutico
  1. Stima dei parametri e distribuzione t di Student
  • Stima della media e della variabilitร 
  • Stimatori campionari
  • Variabilitร  della stima
  • Distribuzione t di Student
  • Gradi di libertร 
  • Confronto tra distribuzione normale e distribuzione t
  • Calcolo e interpretazione delle probabilitร 
  • Utilizzo delle tavole dei valori critici
  1. Intervalli statistici
  • Intervalli di confidenza
  • Intervalli di confidenza della media
  • Intervalli di predizione
  • Intervalli di tolleranza
  • Differenze e campi di applicazione
  • Interpretazione nel contesto del controllo qualitร  e dello sviluppo analitico
  1. Analisi della varianza (ANOVA)
  • Principi dell’ANOVA
  • Variabilitร  entro i gruppi e tra i gruppi
  • Scomposizione della variabilitร  totale
  • Calcolo del rapporto F
  • Interpretazione del p-value
  • Utilizzo delle tavole della distribuzione di Fisher
  • Applicazioni pratiche al confronto di risultati sperimentali

GIORNO 2

  1. Applicazioni pratiche e strumenti di calcolo
  • Esecuzione dei principali calcoli statistici mediante strumenti informatici di uso comune
  • Calcolo di probabilitร  e valori critici
  • Determinazione di intervalli statistici
  • Analisi e confronto di gruppi di dati
  • Interpretazione critica dei risultati
  • Esempi e casi studio tratti dall’industria farmaceutica

Professionisti operanti nelle funzioni di Sviluppo Analitico, Controllo Qualitร , Assicurazione Qualitร , Ricerca e Sviluppo, Affari Regolatori e, piรน in generale, tutte le figure coinvolte nell’analisi, interpretazione e valutazione di dati sperimentali in ambito farmaceutico.

Il corso si sviluppa attraverso lezioni frontali. Grazie ad una metodologia didattica interattiva con presentazione ed esempi pratici, i partecipanti potranno avere spunti da poter applicare nella loro realtร  professionale.

Se il corso รจ online, il link di partecipazione verrร  inviato 2-3 giorni prima dell’inizio del corso.

La partecipazione allโ€™evento formativo sarร  consentita a pagamento avvenuto.

Sconto del 5% per le iscrizioni entro 1 mese dal corso, sconto del 10% per le iscrizioni entro 2 mesi dal corso. I prezzi sono da intendersi IVA esclusa. Le offerte non sono cumulabili. Per sconti su iscrizioni multiple rivolgersi a info@pharmaeducationcenter.it

Modalitร  di cancellazione

Si richiede di comunicare la disdetta allโ€™evento formativo inviando unโ€™e-mail a info@pharmaeducationcenter.it entro due settimane dalla data di inizio dello stesso. Trascorso tale termine, si procederร  con lโ€™addebito dellโ€™intera quota.

Modalitร  di sostituzione partecipante

Si prevede la possibilitร  di cambiare il nome del partecipante allโ€™evento formativo, senza alcun costo aggiuntivo, inviando unโ€™e-mail a: info@pharmaeducationcenter.it. Si chiede di dare comunicazione entro una settimana dalla data di inizio dello stesso indicando il nome del primo iscritto e il nome del sostituto.

Condizioni di annullamento o rinvio

Pharma Education Center si riserva la facoltร  di annullare o posticipare lโ€™evento formativo nel caso in cui non si raggiunga un numero minimo di partecipanti. Pharma Education Center si impegna a restituire la quota dโ€™iscrizione giร  versata senza ulteriori oneri o su richiesta dellโ€™iscritto concedere un bonus spendibile per la partecipazione ad un altro evento formativo in programma nellโ€™anno corrente.

Docenti

Stefano Causio

Stefano Causio

Chimico, Responsabile Qualitร  e consulente per laboratori accreditati, con esperienza nella validazione dei metodi analitici, nell'incertezza di misura e nella strumentazione analitica avanzata.

Stefano Causio รจ chimico, consulente e docente con oltre quindici anni di esperienza nei settori dell’analisi chimica, della qualitร  e dell’accreditamento dei laboratori. Ha ricoperto ruoli di Responsabile Tecnico di Laboratorio e Responsabile Qualitร , occupandosi di validazione dei metodi analitici, calcolo dell’incertezza di misura, audit interni e implementazione di sistemi conformi alla norma UNI CEI EN ISO/IEC 17025. Ha maturato una consolidata esperienza sulla strumentazione analitica avanzata e nella formazione del personale tecnico. Attualmente svolge attivitร  di consulenza per laboratori e aziende operanti in contesti regolamentati e insegna discipline tecnico-scientifiche in percorsi di alta formazione. La sua attivitร  professionale integra competenze analitiche, statistiche e regolatorie con particolare riferimento alle applicazioni nel settore farmaceutico.

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