演習形式で学ぶ実験計画の基礎

技術者や研究者にとって、実験や調査は最も重要なスキルの１つです。たとえば、

薬の効果や機械の能力に差が出た原因を特定したい新製品が従来品よりも改良されていることを確認したい最低何回の実験を（何人の被験者を用意）すべきなのかを知りたいといった場面で、正しい実験や調査が行えるでしょうか？ 

日本では統計学の教育が充実しているとは言えず、多くの技術者や研究者が「統計学への苦手意識」を持っています。しかし、実務では、実験計画や統計的分析のスキルが必要になってきます。

そこで、本セミナーでは、統計学の専門家であり、また多くの大学で教科書に採用されているベストセラー書籍の著者でもある講師が、具体的な事例を示しながら実験計画法や統計学の基礎を詳しく解説します。さらに、様々な統計ソフトを使用した分析の演習として、講師によるデモンストレーションも行います。

セミナー講師

栗原 伸一 氏千葉大学大学院園芸学研究科 教授 博士（農学）略歴1966年 水戸市生まれ1996年 東京農工大学で博士の学位取得、専門学校講師1997年より 千葉大学主な研究内容各種のデータを統計解析することで，地域住民の政策に対する意識や消費者行動を詳細に把握主な著書『入門 統計学－検定から多変量解析・実験計画法まで』『統計学図鑑』

セミナー受講料

43,000円（消費税込）

セミナー趣旨

技術者や研究者にとって、実験や調査は最も重要なスキルの１つです。たとえば、 薬の効果や機械の能力に差が出た原因を特定したい 新製品が従来品よりも改良されていることを確認したい 最低何回の実験を（何人の被験者を用意）すべきなのかを知りたい といった場面で、正しい実験や調査が行えるでしょうか？

習得できる知識

実験計画法や統計学の基礎を理解できる成功する実験を計画できるようになる低予算で効率的な実験を計画できるようになる統計ソフトの基本的な使い方を学べる （Excelの無料分析ツール，エクセル統計，SPSS，JMP，G*powerなど）

セミナープログラム

第１部「分散分析」 1.分散分析の概要と不偏分散　1）統計解析用ソフトウェアの紹介　2）分散分析とは　3）いろいろな分散分析　4）分散分析の用語（バラツキの統計量）　5）不偏統計量とは2. 対応のない一元配置分散分析　1）対応関係とは　2）対応のない一元配置分散分析　3）分散分析の原理　4）変動の計算（総変動，群間変動，群内変動）　5）分散分析におけるF検定　6)ソフトウェア実演（分析ツール，エクセル統計，SPSS，JMP）3.対応のある一元配置分散分析　1）対応のある一元配置分散分析の原理　2）標本間（被験者間）変動　3）対応のある一元配置分散分析の検定　4)ソフトウェア実演（分析ツール，エクセル統計，SPSS，JMP）4.対応のない二元配置分散分析　1）交互作用とは　2）二元配置分散分析の原理　3）ソフトウェア実演（分析ツール，エクセル統計，SPSS，JMP）　4）平方和のタイプ第２部「多重比較と実験計画」1.多重比較法（分散分析の後の検定）　1）多重比較法とは　2）多重性の問題と発生理由　3）3つの多重性調整法　4）Tukey（-kramer）法　5）ソフトウェア実演（分析ツール，エクセル統計，SPSS，JMP）　6）Scheffe法とBonferroni法の簡単な解説2.フィッシャーの三大原則　1）実験を成功させるためのルール　2）実験での成功とは　3）フィッシャーの三大原則　4）原則1：繰り返し（疑似反復に注意）　5）原則2：無作為化　6）原則3：局所管理　7）完全無作為法か乱塊法か第３部「直交計画と検出力分析」1.直交計画法　1）実験を間引いて効率化　2）直交配列表の仕組み　3）L8表を使った直交計画の事例　4）ソフトウェア実演（分析ツール，エクセル統計，SPSS，JMP）　5）直交計画の注意点（欠点）　6）オフライン品質工学（パラメータ設計）の初歩2.標本サイズの決め方（検出力分析)　1）検定のための理想的な標本サイズとは　2）標本サイズを左右する4要素　3）検出力（第一種の過誤，第二種の過誤）　4）効果量と分散分析における目安　5）標本サイズの決定手順　6）無料ソフト（G*power）を使った実演