よく知られた要因実験では、因子数と水準が多くなると、実験数が増大し実施が困難となることが多い。とはいえ、場当たり的に実験を省略すると、計画は直交実験でなくなり、実験効率は著しく悪くなる。そこで、検討すべき要因を主効果と必要な交互作用に絞り、合理的な直交実験を機械的に計画できる手法が必要となる。それが直交表実験である。 直交表による実験計画は、多因子を同時に取り上げ、その中で重要な因子を見出すための実験であり、なるべく少数の実験で目的とする必要な情報を得る方法である。 実験の実施に際し、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実験計画法である。
　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おり、本セミナーを受講することによって、①効 率の良い実験計画の立て方、②得られたデータの正しい解析法、③統計的・客観的な判断基準の導き方を修得できる。

1. 統計の基礎の復習:
   • 事実に基づく統計的推測とは
2. データが従っている確率分布:
   • 正規分布 (u分布)
   • χ2 (カイ2乗) 分布
   • t分布
   • F分布など
3. 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
4. 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
5. 実験計画法概説:
   • 統計的な考え方に基づく実験計画とは
6. 直交表実験:
   • 検討すべき要因を主効果と必要な交互作用に絞った合理的な直交実験
7. 直交表実験の体験:
   • 上皿天秤の実験で直交表のご利益を知る
8. 直交表実験計画の立て方:
   • 因子の割り付け方法
9. Excelを活用し、得られたデータを解析する時間内演習
10. 高度な実験計画法へとつづく道:
    • さらに複雑な実験計画、より効率の良い実験のやり方とは
11. その他
    • ランダマイズの重要性
    • LTD (Learning through Discussion) 方式による体験的な演習
• 質疑応答