4/22 図解と演習で学ぶ実験計画法入門 〔結果の解釈と数式の理解は後から自然について来る〕

スタット・イメージング・ラボ  代表　福田 晃久　氏

[主な研究・業務]
・物理化学
・統計的品質管理
・医薬品の品質管理、品質保証（特にGMP分野）

 　実験計画法はとても役に立つのですが習得には膨大な時間がかかります。そもそも統計って難しい数式のオンパレード、敷居が高いですよね。でも図解から入れば意外とフレンドリーなのです。本セミナーではこれから実験計画を学ぼうとしている方を対象にしていますので、標準偏差とは何か、統計的有意差とは何か、等の基礎的なところから始めていきます。経験のある方は復習の機会にしてください。目からウロコの部分もあると思います。一方、実験計画と銘打っていますので、思い切って二元配置実験まで網羅することにしました。二元配置実験まで分かれば、直交配列表や重回帰分析などの理解もしやすくなるからです。

　計算はソフトウェアが行ってくれますが、結果を正しく解釈するためには数式をブラックボックスにしてはいけません。とは言っても数理統計家を目指すわけではないので、数式がグラフのどこの部分を数値化しているのかのイメージがつかめれば十分です。図解でわかりやすく解説しますので、ここは苦手意識克服のためにも頑張って理解しましょう。ここまで来れば、難しい数式が心強い助っ人に感じられるでしょう。

　本セミナーに統計の予備知識は必要ありませんが、製品設計や工程設計の知識または経験は必要です。経験は無くても実験や工程をイメージできることは必要です。統計は技術的な論点をグラフ化できれば、理解したのも同然だからです。さあ、実験計画法の不思議と面白さを一緒に勉強していきましょう。

　
１．統計の基礎
　1.1 ばらつきの数値化（標準偏差）
　1.2 平均値のばらつき（標準誤差）
　1.3 平均値の95%信頼区間

２．平均値の差の検定と推定
　2.1 二郡比較の適用場面
　2.2 Excelでの解析方法
　2.3 t検定の中身
　2.4 p値が意味するところ
　2.5 水準平均の95%信頼区間
　2.6 平均値の差の推定
　2.7 対応のある差の検定と推定
　2.8 対応のあるt検定とピアソン相関

３．一元配置分散分析
　3.1 Excelによる一元配置分散分析の方法
　3.2 水準平均の推定
　3.3 水準平均の差の推定
　3.4 t検定との関係

４．二元配置分散分析
　4.1 解析よりも大切なこと・・・交絡を防ぐランダマイズの重要性
　4.2 二元配置実験のグラフ化
　4.3 Excelによる二元配置分散分析の方法と結果の解釈
　4.4 交互作用と反応曲面
　4.5 交互作用がある場合とない場合の結果のまとめ方
　4.6 繰り返しがない二元配置デザインと解析方法

５．直交配列表
　5.1 直交配列表の必要性とメリット
　5.2 直交配列表の例
　5.3 直交配列表の使い方
　5.4 直交配列表の構造と成分
　5.5 割り付けと計算例
　5.6 一般線形モデルでの解析

□質疑応答（ぜひ音声にてご質問ください）□

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