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1日でマスターしていただこうというものです。統計ソフト (Excel分析ツール、エクセル統計、SPSS、JMP等) での実演も行いますので、すぐに業務に役立てられます。

1. 第1部 分散分析
   1. イントロダクション
      1. 本日の主な内容
      2. 統計解析用ソフトウェアの紹介
      3. 実験計画法という言葉の定義
      4. 実験計画法の活躍場面と本日学ぶ手法との関係
   2. 分散分析の概要と不偏分散
      1. 分散分析とは?
      2. いろいろな分散分析
      3. 分散分析の用語 (バラツキの統計量)
      4. 分散の不偏統計量
   3. 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. 第一種の過誤,第二種の過誤,検出力
   4. 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. 固定効果と変量効果
   5. (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. 平方和のタイプ
2. 第2部 多重比較と実験計画
   1. 多重比較法
      1. 多重比較法とは?
      2. 多重性の問題
      3. 有意水準が大きくなる理由
      4. 多重性の調整法
      5. Tukey法の事例
      6. q値の計算と検定の方法
      7. Scheffe法
      8. Bonferroni法
      9. 使ってはいけない多重比較法
      10. 最適な手法の選び方
      11. 比較群の組み合わせ方
      12. 等分散の仮定
      13. 母平均の単調性
      14. 標本サイズのバランス
      15. 対応がある場合多重比較法
   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
      5. 繰り返しの事例と注意点 (疑似反復)
      6. 原則2:無作為化
      7. 無作為化の理論と対象
      8. 原則3:局所管理
      9. 局所管理の理論と対象
      10. 三大原則は全て満たす必要は無い
      11. 完全無作為法か乱塊法か?
3. 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. いろいろな直交配列表
      4. 事例を用いた直交計画法の手順紹介
      5. 直交計画の注意点 (欠点)
      6. 品質工学への応用
      7. パラメータ設計 (オフライン品質工学)
   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
      2. 理想的な標本サイズの求め方
      3. 標本サイズを左右する4要素
      4. 検出力と計算方法
      5. 効果量と分散分析における目安
      6. 標本サイズの決定手順
      7. ソフト (G*power) を使って標本サイズを決める
• 質疑応答・名刺交換
  • ※事前リクエストや受講者の人数・ご所属・理解度によって、当日の講演内容を適宜調整する可能性もございます。
    どんな業務でどんなことにお困りか、講演へのご希望は事前のセミナーリクエストを活用ください。