実験計画法は、工学や心理学やマーケティングリサーチや実験関係全般など、さまざまなデータを活用するうえで重要な考え方です。もう少し具体的に言うと、変数間の因果を検討する方法です。
数学に深入りせず、データを効果的に活用する方法を、わかりやすく解説します。
- 実験計画法とは?
- 感覚的な定義としっかりした定義
- データ分析の取り組み方
- 本題の前に ~統計学の基礎知識~
- そもそも統計学はどのような学問なのか?
- データの分類
- 平方和と分散と標準偏差
- 種類の分散
- 単相関係数
- クラメールの連関係数
- 本題の前に ~確率密度関数~
- 確率密度関数
- 正規分布
- カイ二乗分布
- t分布
- F分布
- 面積=割合=確率
- 本題の前に ~統計的仮説検定~
- 統計的仮説検定
- 注意
- 手順
- 帰無仮説と対立仮説
- 独立性の検定 (カイ二乗検定)
- 母平均の差の検定 (t検定)
- P値と有意
- この変数が因果の「因」と言えるか確かめたい! ~一元配置分散分析~
- 母平均の差の検定のおさらい
- 一元配置分散分析
- 具体例
- 分散分析の難点
- この変数とその変数が因果の「因」と言えるか確かめたい! ~二元配置分散分析~
- 二元配置分散分析
- 具体例
- プーリング
- 実験の望ましい順番
- 実験の原則
- 乱塊法と分割法
- フィッシャーの3原則
- 因果の「因」に相当する変数を見つけたい! ~直交配列表実験~
- 直交配列表実験
- 直交配列表
- 直交配列表の利用方法
- 直交配列表実験の難点
- 直交配列表実験の意義
- 応答曲面法
- 多重比較法