演習形式で学ぶ実験計画の基礎

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？ 

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、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。

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，G*power）

セミナープログラム

第１部「分散分析」

１．実験計画と分散分析
    1）実験を失敗させないための実験計画 
    2）統計学の基礎と分散 
２．対応のない一元配置分散分析
    1）対応関係とデータの取り方 
    2）分散分析の原理と3つの変動 
    3）F検定と仮説検定の基礎 
    4）ソフトウェア実演（Excel分析ツール） 
３．対応のある一元配置分散分析
    1）分散分析の原理 
    2）個人差や個体差を捉える方法 
    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） 
４．対応のない二元配置分散分析
    1）交互作用 
    2）二元配置分散分析の原理 
    3）ソフトウェア実演（Excel分析ツール） 

第２部「要因の割り付け方と直交計画」

１．フィッシャーの3原則
    1）実験での成功とフィッシャーの3原則 
    2）原則1：繰り返し（疑似反復に注意） 
    3）原則2：無作為化 
    4）原則3：局所管理 
２．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（Excel分析ツール） 
３．標本サイズの決め方
    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）ソフトウェア実演（無料ソフトG*power） 

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）

セミナー受講料

33,000円（消費税込）

主催者

開催場所