実験・測定に必要な統計の基礎とデータ解析のポイント

IoT技術やグローバル化の進展で開発競争が激化する一方、コストカットの嵐も吹き荒れる現代で、技術者や研究職に求められているのは「実験を正しく配置し、期待通りの結果を誤りなく確認できる」能力です。しかし、日本では統計学の教育がおろそかにされてきたため、現場の多くの方は苦手意識を持っています。 　今回のセミナーでは、そうした「実験を成功させなければならないが、統計学については全くの素人」という方々を対象に、Excelやフリーソフトで具体的な事例を扱うことで、実験計画のツボをわかりやすく解説します。実験計画法は、近年、産業界で再評価されている品質工学 (品質管理) の入り口でもあることから、多くの方にとって欠かせないセミナーといえるでしょう。 　なお、今回受講される方には、講師である栗原先生の著書『統計学図鑑』 (オーム社) を進呈いたします。

1. 分散分析
   1. 分散分析の概要と不偏分散
      1. いろいろな分散分析
      2. 分散分析の用語
   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 (検定の基礎から)
      6. ソフトウェア実演
   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
   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
2. 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. t検定を繰り返してはいけない理由
      3. 3つの多重性調整法
      4. Bonferroni法の解説
      5. ソフトウェア実演
      6. いろいろな「多重性の発生場面」
   2. フィッシャーの三大原則
      1. 実験での成功とは?
      2. 原則1:繰り返し
      3. 原則2:無作為化
      4. 原則3:局所管理
      5. 完全無作為法か?乱塊法か?
3. 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手順
      4. ソフトウェア実演
      5. 直交計画の注意点
      6. 品質工学とは?
      7. パラメータ設計のソフトウェア実演
   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 (第一種の過誤と第二種の過誤)
      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. ソフトウェア実演 (G*power)
• 質疑応答