実験計画法は、工学や心理学やマーケティングリサーチや実験関係全般など、さまざまなデータを活用するうえで重要な考え方です。もう少し具体的に言うと、変数間の因果を検討する方法です。
　数学に深入りせず、データを効果的に活用する方法を、わかりやすく解説します。

1. 実験計画法とは?
   1. 感覚的な定義としっかりした定義
   2. データ分析の取り組み方
2. 本題の前に ～統計学の基礎知識～
   1. そもそも統計学はどのような学問なのか?
   2. データの分類
   3. 平方和と分散と標準偏差
   4. 2種類の分散
   5. 単相関係数
   6. クラメールの連関係数
3. 本題の前に ～確率密度関数～
   1. 確率密度関数
   2. 正規分布
   3. カイ二乗分布
   4. t分布
   5. F分布
   6. 面積=割合=確率
4. 本題の前に ～統計的仮説検定～
   1. 統計的仮説検定
   2. 注意
   3. 手順
   4. 帰無仮説と対立仮説
   5. 独立性の検定 (カイ二乗検定)
   6. 母平均の差の検定 (t検定)
   7. P値と有意
5. この変数が因果の「因」と言えるか確かめたい! ～一元配置分散分析～
   1. 母平均の差の検定のおさらい
   2. 一元配置分散分析
   3. 具体例
   4. 分散分析の難点
6. この変数とその変数が因果の「因」と言えるか確かめたい! ～二元配置分散分析～
   1. 二元配置分散分析
   2. 具体例
   3. プーリング
7. 実験の望ましい順番
   1. 実験の原則
   2. 乱塊法と分割法
   3. フィッシャーの3原則
8. 因果の「因」に相当する変数を見つけたい! ～直交配列表実験～
   1. 直交配列表実験
   2. 直交配列表
   3. 直交配列表の利用方法
   4. 直交配列表実験の難点
   5. 直交配列表実験の意義
9. 多重比較法
• 質疑応答・名刺交換