受講形式 WEB受講のみ ＊こちらの セミナーはZoomシステムを使用したオンラインセミナーとなります。
受講対象 業種は問いません（実験計画はあらゆる業種で必要とされるスキルです）。 分散分析や直交計画法を初めて学ぶ方。そもそも実験や調査をどのように実施すれば良いのか知りたい方。 具体例として、以下のような場面に直面している方々です。 ・絶対に成功させなければならない実験がある ・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 ・薬の効果や機械の能力に差が出た原因を特定したい ・複数要因の相乗効果（交互作用）の存在を確かめたい ・新商品候補を一つに絞りたい ・実験自体のコストカットをしたい ・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 ・品質工学（管理）に興味があるが，まずは直交表の基礎について知りたい ・論文の査読者に「検定の多重性」を指摘されたが対処法がわからない 等々 予備知識 基礎的なところから説明いたしますが、t検定（2群の平均の差の検定）ぐらいの知識をお持ちだと理解が進みます。 習得知識 １）実験計画法や分散分析とは何なのかがわかる ２）検定の多重性がどのようなときに発生するのかがわかる ３）成功する実験を計画できるようになる ４）実験に必要な標本サイズを計算できるようになる（検出力分析） ５）低予算の効率的な実験を計画できるようになる ６）品質工学や直交表の基本的な考え方がわかるようになる ７）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， エクセル統計，SPSS，JMP，G*powerのなかから受講者の希望に沿ったソフトを使用します） ＊講師著書：「統計学図鑑」を進呈致します。講師の言葉 いま、技術職や研究職に最も必要とされているのは、処理効果を統計的に検証する統計学、そして 効率的な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、そこでは根拠に基づいた医療や効率的な技術開発、結果の適切な解析…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。 また、近年，産業界で再評価されている品質工学（品質管理）の入り口である直交表についても やさしく解説しますから、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。
プログラム
第１部「分散分析」 1.分散分析の概要と不偏分散 1）統計解析用ソフトウェアの紹介 2）分散分析とは 3）いろいろな分散分析 4）分散分析の用語（バラツキの統計量） 5）不偏統計量とは 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 6)ソフトウェア実演（分析ツール，エクセル統計，SPSS，JMP） 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（分析ツール，エクセル統計，SPSS，JMP） 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（分析ツール，エクセル統計，SPSS，JMP） 4）平方和のタイプ 第２部「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）多重性の問題と発生理由 3）3つの多重性調整法 4）Tukey（-kramer）法 5)ソフトウェア実演（分析ツール，エクセル統計，SPSS，JMP） 6）Scheffe法とBonferroni法の簡単な解説 2.フィッシャーの三大原則 1）実験を成功させるためのルール 2）実験での成功とは 3）フィッシャーの三大原則 4）原則1：繰り返し（疑似反復に注意） 5）原則2：無作為化 6）原則3：局所管理 7）完全無作為法か乱塊法か 第３部「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事例 4)ソフトウェア実演（分析ツール，エクセル統計，SPSS，JMP） 5）直交計画の注意点（欠点） 6）オフライン品質工学（パラメータ設計）の初歩 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，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）無料ソフト（G*power）を使った実演 講師紹介 1966年水戸市生まれ。 1996年に東京農工大学で博士の学位を受けた後、専門学校講師を経て1997年より千葉大学、2014年より現職。 主な研究内容は、各種のデータを統計解析することで、地域住民の政策に対する意識や消費者行動を詳細に把握することである。 大学の授業では、統計学をはじめ、その応用編である計量経済学や消費者行動論を担当している。 また，著書『入門 統計学―検定から多変量解析・実験計画法まで―』と『統計学図鑑』（ともにオーム社）は多くの大学で教科書に採用されベストセラーとなっている。
