「はじめて」から「直交表」まで：実験計画法・実験データ解析手法 完全マスター 【2日間講座】

職場に帰ってすぐ活用できる実験計画法！
効率的な実験を計画するための方法を詳解

初めての方でも十分理解できるよう、基礎から丁寧に解説します

セミナー講師

国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構 フェロー研究員 工学博士 　三輪 哲久 先生

セミナー受講料

1名66,000円(税込（消費税10％）、資料・昼食付)
　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき55,000円
　＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

セミナー趣旨

　実験計画法は、その名称が示すとおり実験を実施する前の「計画」のための統計的方法です。実験計画法を理解して、うまく実験を計画することができれば、技術開発や研究業務に必要な情報を極めて効率的に収集することができます。逆に実験の計画が不備な場合、実験後に最新の統計理論や統計パッケージを利用しても有効な結論を引き出すことはできません。その意味で、実験を上手に「計画」することが、仕事におけるデータ解析に成功するための鍵となります。
　しかし、技術者が実験を計画する際に、教科書を読んだだけで理解することは容易ではありません。そのため、どこから手を付けて良いかわからないというケースや、自己流の誤った解釈により実験計画の不備・またそれに起因するデータ解析の失敗を生じているケースも見受けられます。
　本セミナーでは、効率的な実験を計画するための方法を分かりやすく解説します。受講後は、仕事の現場で役に立つ実験を計画し、実施することが可能となります。
　実験データの解析は、現在ではコンピュータを用いることによって容易に実行することができます。重要なことは、解析の本質的な意味を理解し、コンピュータの出力する結果を正しく理解することです。本セミナーでは、このデータ解析の考え方の部分についても分かりやすく説明します。

　第１日目の講義では、実験計画法は初めてという方を対象に、実験計画法の基本的な考え方とデータの解析法を分かりやすく説明します。初めての方でも、基礎的な実験を計画し、データの解析ができるようになります。
　第２日目の講義では、第１日めの講義を踏まえて、技術開発現場で重要な直交表や分割法など、さらに進んだ実験計画法とデータ解析法について解説します。この直交表などの応用技術をマスターすることによって、一層効率的に実験計画法を仕事に生かすことが可能となります。

受講対象・レベル

・医学・薬学・農学・環境などの生物統計学や工場の品質管理分野など、技術開発や研究業務において実験データの解析を行なっている方。
・実験の効率化をお考えの方
・各種の分野で、分散分析によるデータ解析の必要に迫られている方にも役に立ちます。
・第1日目の講義は、実験計画法を初めて学ぶ方でも十分に理解できます。数学・統計学の知識はほとんど必要としません（セミナーの中で、必要に応じて補講の形で適宜説明します）。
・第1日目から続けて受講いただくことで、第2日目のさらに進んだ内容についても理解できるようになります。

必要な予備知識

本セミナーのテキストについて：
　・本セミナーでは、テキストを事前に送付しますので、自信のない方でも予習することで当日の理解度を高められます。疑問点を当日の講義で解消して下さい（当日はテキストを忘れず持参下さい）。
　・テキスト事前送付の関係上、お申込みは １月１６日（木）14：00までにいただけますことを推奨致します（それ以降のお申込みの場合、テキストは当日会場でのお渡しとなります）。

習得できる知識

・実験計画の考え方が理解できる。
・研究・技術開発などの仕事に生かすために実験を計画し、データを収集することができる。
・データ解析の本質的な考え方を理解し、コンピュータの出力を解釈できる。
・「直交表」や「分割法」など、一歩進んだ実験計画を理解し、自分で計画することができるようになる。

セミナープログラム

第1日目（はじめての実験計画法）

1 実験計画法とは
　1.1 技術開発と実験計画法
　1.2 実験計画法を用いた効率的な情報収集
　1.3 実験の計画とデータ解析の手順

2 実験処理の選定
　2.1 因子と水準
　2.2 交互作用と主効果の考え方
　2.3 因子の選び方
　　2.3.a 因子の役割（制御因子、標示因子、環境因子、ブロック因子）
　　2.3.b 因子の分類（量的因子、質的因子）
　2.4 水準の決め方
　2.5 いろいろな実験計画
　　　　一元配置実験、二元配置実験、要因実験、直交表

3 実験配置の方法
　3.1 実験誤差の減少と誤差の大きさの評価
　3.2 フィッシャーの三原則
　　3.2.a 反復
　　3.2.b 無作為化
　　3.2.c ブロックの構成
　3.3 実験配置に基づく実験の分類
　　　　完全無作為化法実験、乱塊法実験、分割法実験、不完備ブロック計画
　3.4 実験計画における注意
　　　　標本サイズの決め方、実験計画書、欠測値

4 一元配置実験の解析
　4.1 一元配置完全無作為化法
　4.2 分散分析の考え方
　4.3 平方和の計算と自由度
　4.4 分散分析表の作成
　4.5 分散分析における検定
　　　　統計モデルとＦ検定、検定結果の表し方
　4.6 一元配置乱塊法実験
　　　　平方和の計算、分散分析表、Ｆ検定
　4.7 処理平均値の比較と多重比較法
　　4.7.a 多重比較法の考え方
　　4.7.b FisherのLSD法
　　4.7.c Tukey法

5 二元配置実験の解析
　5.1 二元配置完全無作為化法
　5.2 二元配置分散分析の考え方
　5.3 平方和・自由度の計算と分散分析表の作成
　5.4 分散分析における検定
　5.5 交互作用効果の検定と解釈
　5.6 二元配置乱塊法実験
　5.7 繰り返しのない二元配置実験

6 コンピュータによる解析例
　6.1 エクセルによる一元配置・二元配置実験の解析例
　6.2 フリーソフトウェアＲによる解析例
　6.3 ＳＡＳによる解析例

7 補講（実験計画法で使われる基礎数学・基礎統計）
　7.1 ギリシャ文字の読み方
　7.2 和記号Σの使い方
　7.3 正規分布と正規分布から導かれる分布
　　　　カイ2乗分布、ｔ分布、Ｆ分布

8.確認・復習と質疑応答

第2日目（直交表他、さらに進んだ実験計画法をマスター）

1 第1日めのおさらい（基礎の再確認）
2 2水準系直交表による多因子実験計画
　2.1 因子数が多い場合の対策
　2.2 直交表実験計画の考え方
　　　　交互作用と主効果の評価
　2.3 2水準系直交表の特徴
　2.4 直交表への因子の割付け
　　　　線点図と割付け表の利用
　2.5 2水準系直交表実験の解析
　2.6 コンピュータによる解析例

3 3水準系直交表による多因子実験計画
　3.1 3水準系直交表の特徴
　3.2 直交表への因子の割付け
　3.3 3水準系直交表実験の解析
　3.4 コンピュータによる解析例

4 不完備ブロック計画
　4.1 ブロック計画による誤差の減少
　4.2 釣り合い型不完備ブロック計画 (BIBD)
　4.3 実験配置の方法
　4.4 BIBD実験の解析
　4.5 コンピュータによる解析例

5 分割法実験
　5.1 分割法実験の考え方
　5.2 分割法実験の配置方法
　5.3 分割法実験のメリット・デメリット
　5.4 分割法実験の解析
　5.5 コンピュータによる解析例

6 確認・復習と質疑応答