7/3 「実験計画法 入門講座」

 　近年，研究や開発の現場では、経験や勘に頼らない品質管理や、根拠に基づいた医療・看護（EBM）が求められており、いかにして　効率的な実験を計画するかなどの実践的な統計学のスキルが重視されています。しかし、そうした統計学の応用分野の教育は日本では重視されなかったこともあり、多くの方々は苦手意識を持っている状況です。

　本セミナーでは、そうした統計学初心者の方々を対象に、具体的な事例を挙げながら「目的に沿った実験をどのように計画し、分析すべきか」を半日でマスターしていただこうというものです。Excel（分析ツール）と無料ソフト（G*power）での実演も行いますので、すぐに業務に役立てられます。

 第１部「分散分析」
1.実験計画と分散分析
　1.1 実験を失敗させないための実験計画
　1.2 統計学の基礎と分散

2.対応のない一元配置分散分析
　2.1 対応関係とデータの取り方
　2.2 分散分析の原理と3つの変動
　2.3 F検定と仮説検定の基礎
　2.4 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
　3.1 分散分析の原理
　3.2 個人差や個体差を捉える方法
　3.3 対応のある一元配置分散分析の検定
　3.4 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
　4.1 交互作用
　4.2 二元配置分散分析の原理
　4.3 ソフトウェア実演（Excel分析ツール）
 
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
　1.1 実験での成功とフィッシャーの3原則
　1.2 原則1：繰り返し（疑似反復に注意）
　1.3 原則2：無作為化
　1.4 原則3：局所管理

2.直交計画法
　2.1 実験を間引いて効率化
　2.2 直交配列表の仕組み
　2.3 L8表を使った直交計画の事例
　2.4 ソフトウェア実演（Excel分析ツール）

3.標本サイズの決め方
　3.1 検定のための理想的な標本サイズとは
　3.2 標本サイズを左右する3要素
　3.3 検出力（第一種の過誤，第二種の過誤）
　3.4 効果量と分散分析における目安
　3.5 ソフトウェア実演（無料ソフトG*power）

　□質疑応答□

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