実験計画法 入門講座

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本セミナーでは、分散分析・交互作用・直交配列表など、実験計画の核心をやさしく体系化して解説いたします。
Excel分析ツールと無料ソフトG*Powerを用いた実演により、なぜこの条件を試すのか、何回測れば十分なのか、が明確にわかるようになります。

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プログラム

近年、研究・開発や品質管理、医療・農学・食品・バイオなどの現場では、「経験と勘」ではなく、統計的根拠に基づいて実験を設計・評価する力が強く求められています。本セミナーでは、統計や実験計画法に苦手意識のある方を主な対象として、分散分析を中心に“実務で使える”考え方をわかりやすく解説します。  対応の有無や因子数の違いによる一元配置・二元配置、交互作用の捉え方、フィッシャーの3原則、直交配列表による効率的な要因配置、さらに標本サイズと検出力の考え方までを、具体的な事例とともに整理します。Excel分析ツールと無料ソフトG*Powerを用いた解析・サンプルサイズ設計の実演も行い、受講後すぐに自社・自分のテーマで応用できる、実践的な統計スキルの習得を目指します。

  1. 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)
  2. 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)
  3. 質疑応答

受講料

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