実験・測定において固有技術は当然必要であるが、これに優るとも劣らない不可欠の素養が統計的な考え方である。今、これらを重要視する技術者の育成と、企業風土の醸成が強く求められている。実験・測定は、生じた問題を解決することを目的とし、消費者社会、企業組織、そして、技術者自身に対して、より良い結果をもたらすことを期待する。その分野の専門家である技術者は実験・分析結果に予断を持っているが、この思いこみが強すぎると、結果を客観的に評価できず、事実から正しい結論を導き出せないおそれがある。統計的方法は、統計的な判断基準・客観的な判断材料を提供してくれる。大切なことは、得られたデータは実験誤差を伴うのでこれに十分な配慮をすることである。
　本セミナーを受講することによって、事実に基づいた①効率の良い実験・測定のやり方と、②得られたデータの正しい解析法を修得できる。

1. 概念と事実の違い
2. 統計の基礎:事実に基づく推測
3. データが従っている確率分布:正規分布,カイ2乗分布,t分布,F分布,2項分布など
4. 統計的方法:得られたデータの正しい解析法
5. 統計的仮説検定:自分が設定した仮説を得られたデータで検証する
6. 有意水準:たとえ可能性が0でなくても,どれくらい以下の確率なら無視するか
7. 検定と推定の違い
8. データの構造:得られるデータは真の要因効果に誤差が加わっている
9. 分散分析:誤差に対して要因効果が大きいか否かを検証する
10. 簡単な直交表実験の体験:上皿天秤の実験で直交表の御利益を知る
11. 回帰分析:実験データを1次式などの関数形で表現して解析する
12. 相関と回帰の違い
13. Excelを活用してデータを解析する演習
14. 実験計画法へつづく道:効率の良い実験・測定のやり方とは
15. ランダマイズの重要性
16. その他
    • LTD (Learning through Discussion) 方式による体験的な演習
    • まとめと今後へのアドバイス
• 質疑応答