初心者向けセミナーです 「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】<Zoomによるオンラインセミナー

職場に帰ってすぐ活用できる実験計画法・データ解析!
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!

初めて学ぶ方でも十分に理解できるよう、基礎から順に丁寧に解説します。

 「テキストの事前配布」「講義は2日間」「後日活用できる見直し易いテキスト」
セミナー開催前から開催後に至るまで、じっくりと学習できます。

日時

 2021年3月22日(月)10:30-16:30:はじめての実験計画法
 2021年3月23日(火)10:30-16:30:「直交表」他さらに進んだ実験計画法をマスター

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

*主要経歴:
 東京大学工学部計数工学科卒業、工学博士(東京大学工学部)。
 東京大学工学部助手。農業環境技術研究所など研究機関にて、統計手法の研究開発を行なうとともに、現場の研究者・技術者に実験計画法などの統計手法を指導。
*専門および得意な分野:
 応用統計学(実験計画法、統計的データ解析、多重比較法など)
*本テーマ関連学会での活動:
 日本統計学会、日本品質管理学会、日本計量生物学会、応用統計学会。
 日本計量生物学会賞(2008年)、日経品質管理文献賞(2016年)

セミナー受講料

【オンラインセミナー(見逃し視聴無し)】1名66,000円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき55,000円

【オンラインセミナー(見逃し視聴有り)】1名74,800円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき63,800円

*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。


○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。
  • テキスト事前送付の関係上、お申込みは 3月15日(月)14:00 までにいただけますことを推奨致します。
    尚、テキストは3月15日(月)に弊社より発送予定です。

受講について

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

配布資料・講師への質問等について

  • 配布資料は、印刷物を郵送で送付致します。
    お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
    お申込みは4営業日前までを推奨します。
    それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
    テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。
  • 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
    (全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
  • 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
    無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

下記ご確認の上、お申込み下さい

  • PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
  • ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
    各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。
  • 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。

Zoomを使用したオンラインセミナーとなります

  • ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
    お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
    確認はこちら
    ※Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
  • Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
    ※一部のブラウザは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります。
     必ずテストサイトからチェック下さい。
     対応ブラウザーについて(公式) ;
     「コンピューターのオーディオに参加」に対応してないものは音声が聞こえません。

動画配信サイトVimeoを用いて同時ストリーミング配信でご視聴頂けます。
(尚、Zoomへアクセスできる方は、Zoomでの受講を推奨します。)

申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です

  • 開催5営業日以内に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
  • 視聴可能期間は配信開始から1週間です。
    セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
    尚、閲覧用のURLはメールにてご連絡致します。
    ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
    (見逃し視聴有り)の方の受講料は(見逃し視聴無し)の受講料に準じますので、ご了承下さい。
    こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」

セミナー趣旨

 最近、「データサイエンス」や「ビッグデータ」という言葉よくを耳にします。いずれの言葉も、「データ」が重要であり,その効率的な分析によって業務成績を高めようとするものです。このとき,質の高いデータ(業務に必要な情報が多く含まれているデータ)を収集することがきわめて重要です。そのために役に立つのが「実験計画法」です。
 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日目の講義を踏まえて、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。

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日め(はじめての実験計画法)

  1. 実験計画法とは
    1. 技術開発と実験計画法
    2. 実験計画法を用いた効率的な情報収集
    3. 実験の計画とデータ解析の手順
  2. 実験処理の選定
    1. 因子と水準
    2. 交互作用と主効果の考え方
    3. 因子の選び方
      1. 因子の役割(制御因子、標示因子、環境因子、ブロック因子)
      2. 因子の分類(量的因子、質的因子)
    4. 水準の決め方
    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
    1. 実験誤差の減少と誤差の大きさの評価
    2. フィッシャーの三原則
      1. 反復
      2. 無作為化
      3. ブロックの構成
    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
    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
    1. 一元配置完全無作為化法
    2. 分散分析の考え方
    3. 平方和の計算と自由度
    4. 分散分析表の作成
    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
    6. 一元配置乱塊法実験
      平方和の計算、分散分析表、F検定
    7. 処理平均値の比較と多重比較法
      1. 多重比較法の考え方
      2. FisherのLSD法
      3. Tukey法
  5. 二元配置実験の解析
    1. 二元配置完全無作為化法
    2. 二元配置分散分析の考え方
    3. 平方和・自由度の計算と分散分析表の作成
    4. 分散分析における検定
    5. 交互作用効果の検定と解釈
    6. 二元配置乱塊法実験
    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
    1. エクセルによる一元配置・二元配置実験の解析例
    2. フリーソフトウェアRによる解析例
    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)
    1. ギリシャ文字の読み方
    2. 和記号Σの使い方
    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日め(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
    1. 因子数が多い場合の対策
    2. 直交表実験計画の考え方
      交互作用と主効果の評価
    3. 2水準系直交表の特徴
    4. 直交表への因子の割付け
      線点図と割付け表の利用
    5. 2水準系直交表実験の解析
    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
    1. 3水準系直交表の特徴
    2. 直交表への因子の割付け
    3. 3水準系直交表実験の解析
    4. コンピュータによる解析例
  4. 不完備ブロック計画
    1. ブロック計画による誤差の減少
    2. 釣り合い型不完備ブロック計画 (BIBD)
    3. 実験配置の方法
    4. BIBD実験の解析
    5. コンピュータによる解析例
  5. 分割法実験
    1. 分割法実験の考え方
    2. 分割法実験の配置方法
    3. 分割法実験のメリット・デメリット
    4. 分割法実験の解析
    5. コンピュータによる解析例
  6. 確認・復習と質疑応答

過去のセミナー参加者の声:

  • 非常にわかりやすかったです。実験計画法についてよく理解していませんでしたが、基本の一番重要な考え方を理解できました。
  • はじめての~からのスタートでわかりやすく説明していただいた。
  • テキストと講義がとても丁寧で理解しやすかった。社内で本講義をお勧めしたい。
  • 完全無作為化と乱塊法の違いがよくわかった。
  • 従来のテキストでは取り扱いが不十分だった「実験の計画」に関して丁寧に説明が行われていた。
  • 内容は順を追って説明されてわかりやすかったです。
  • わかりやすいテキストと丁寧なご説明でした。業務での不明点も解決できました。
  • 質疑応答時間もあり、疑問にすぐ答えていただけるのが良い。
  • 全体的にとてもわかりやすく、自分で復習できる・しようと思えた。
  • 具体的な説明がわかりやすかった。
  • 基礎的な理解が深まり、実務にすぐ役立ちそうです。早速実務で使っていきたい。
  • 今まで読んだ入門書や入門セミナーでも飛ばされていた基本的な概念から丁寧に教えていただいたので、ゼロからのスタートでしたが直交表やさらに進んだ手法までスムーズに理解できました。