技術者・研究者のための実験計画法入門講座

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本セミナーでは、難解な数式を用いずに、具体的なデータや図表を使って実験計画法の基礎から解説いたします。

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プログラム

いま、技術職や研究職に最も必要とされているのは統計学、そして実験を計画する能力です。インターネットが発達し、グローバル化が進む現在、あらゆる業界が激しい競争にさらされています。そして、そこではビッグデータの利活用や、根拠に基づいた医療、効率的な実験の計画…といった実践的な統計学のスキルが要求されます。しかし、日本では高校や大学における統計学の教育がおろそかにされていたため、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、具体的な事例を使って、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。統計ソフト (Excel分析ツール、エクセル統計、SPSS、JMP、G*power等) を使用した分析のデモンストレーションも行いますので、すぐに仕事の役に立つセミナーとしてお勧めです。

  1. 分散分析
    1. 実験の成否を判定する分散分析
    2. 統計用語の解説とソフトウェア紹介
    3. 一元配置分散分析
      1. 分散分析の原理
      2. F検定の基礎と手順【ソフト実演有り】
    4. 対応のある一元配置分散分析【ソフト実演有り】
    5. 二元配置分散分析と交互作用【ソフト実演有り】
  2. 多重比較法
    1. 検定を繰り返してはいけません
    2. 多重性の問題
    3. いろいろな多重比較法
    4. TukeyとBonferroniの方法【ソフト実演有り】
  3. 実験計画法
    1. 実験計画法とは?
    2. 成功する実験とは?
    3. フィッシャーの三原則
      1. 繰り返しの原則
      2. 無作為化の原則
      3. 局所管理の原則
    4. 完全無作為法か乱塊法か?
  4. 直交計画法
    1. 実験の効率化
    2. 直交 (配列) 表とは?
    3. 直交表を使った実験と分析手順【ソフト実演有り】
    4. 品質工学の入り口
  5. 標本サイズの決め方
    1. 検定に適当な標本サイズとは?
    2. 標本サイズの決定手順
    3. 有意水準、第1種の過誤、第2種の過誤
    4. 検出力と効果量
    5. 実際に標本サイズを決めてみよう【無料ソフトG*powerによる実演有り】

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