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. (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)
   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. ソフトウェア実演 (分析ツール,エクセル統計,SPSS,JMP)
   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. 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
2. 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つに分類できる多重性調整法
      4. Tukey法 (q値の計算と検定法)
      5. ScheffeとBonferroni、Dunnetの簡単な解説
      6. ソフトウェア実演 (エクセル統計,SPSS,JMP)
      7. 最適な多重比較法の選び方
   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
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. 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,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
• 質疑応答・名刺交換